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Python/Numpy 内存错误
基本上 当我尝试在 numpy 矩阵上执行代数运算时 我在 python 中遇到内存错误 变量u 是一个大的双精度矩阵 在失败的情况下 它是一个 288x288x156 双精度矩阵 我只在这个巨大的情况下得到这个错误 但我可以在其他大矩阵上
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memory
NumPy
scipy
从数组创建 mpf
我正在尝试使用fsolve结合mpmath包裹 但是 我收到错误cannot create mpf from array mpf 1 0 dtype object 这是重现错误的最小示例 对于这个例子 技术上我不需要mpmath包 但我的实
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NumPy
scipy
mpmath
ValueError:参数 scipy rv_continuous 中的域错误
我试图使用 scipy stats rv continuous 对给定概率密度函数 pdf 的随机变量进行采样 class Distribution stats rv continuous def pdf self x a c return
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NumPy
scipy
使用 scipy 中的 optimization.minimize 和 2 个变量和插值函数
我没有找到使用多维函数从 scipy 执行 optimize minimize 的方法 在几乎所有示例中 解析函数都得到优化 而我的函数则被插值 测试数据集如下所示 x np array 2000 2500 3000 3500 y np a
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NumPy
Optimization
scipy
Python Sklearn.Model_Selection 给出错误,无法导入梳
我将 train test split 导入为 from sklearn model selection import train test split 并给出错误无法导入名称 comb 我使用的版本是 scipy 0 18 1 和 skl
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python3x
scipy
scikitlearn
无法在 Mac OS X 10.6 上的 Python 中将 Matplotlib 中的字体更改为 Helvetica
我正在尝试将 matplotlib 字体更改为 helvetica 我想在 PDF 图中使用它 我尝试以下操作 import matplotlib matplotlib use PDF import matplotlib pylab as
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MacOS
NumPy
matplotlib
scipy
如何让odeint成功?
我是 python 初学者 目前使用 scipy 的odeint计算耦合的 ODE 系统 但是 当我运行时 python shell 总是告诉我 gt gt gt Excess work done on this call perhaps
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scipy
如何对 scipy.sparse.csr_matrix 类型的矩阵进行元素运算?
在 numpy 中 如果你想计算矩阵每个条目的正弦 元素化 那么 a numpy arange 0 27 3 reshape 3 3 numpy sin a 会完成工作的 如果你想要力量 让我们说每个条目 2 个 a 2 会做的 但如果你有
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NumPy
scipy
operation
查找包含任意坐标列表的 voronoi 区域
我正在使用一种算法 对于每次迭代 都需要找到一组任意坐标属于 Voronoi 图的哪个区域 即每个坐标位于哪个区域内 我们可以假设所有坐标都属于一个区域 如果这有什么区别的话 我还没有任何可以在 Python 中运行的代码 但伪代码如下所示
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scipy
Voronoi
tesselation
使用 pandas 和 numpy 解析冒号分隔的稀疏数据
我想解析 pandas numpy 中 col index value 格式的数据文件 例如 0 23 3 41 1 31 2 65 将对应于这个矩阵 23 0 0 41 0 31 65 0 这似乎是表示文件中稀疏数据的一种非常常见的方法
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NumPy
pandas
scipy
类型错误:无法解压不可迭代的 int 对象
运行我的代码后 如何解决此错误 如下所示 我正在使用下面的函数并在其上实现运行窗口 for 循环 但最终出现以下错误 for 循环工作并在某个时刻挂起 def get grps s thresh 1 Nmin 3 Nmin int gt 0
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pandas
NumPy
scipy
pythonxarray
使用 Scipy/python 寻找峰值的算法
我有随机数据 在其中绘制了图表以查找源自零的峰值我使用了此代码 op col for i in df Speed op col append i print op col 使用 for 循环将 速度 值转换为一维数组 0 7 18 24 2
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NumPy
scipy
为了确保数值稳定性,scipy.signal.deconvolve 的除数参数有哪些限制?
这是我的问题 我将处理来自系统的数据 我将很好地了解该系统的脉冲响应 之前使用 Python 进行过一些基本脚本编写 我开始了解 scipy signal convolve 和 scipy signal deconvolve 函数 为了对我
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NumPy
scipy
numericalstability
Deconvolution
概率密度函数 numpy 直方图/scipy stats
我们有数组a range 10 Using numpy histogram hist bins numpy histogram a bins np max a np min a 1 range np min a np max a densi
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scipy
probabilitydensity
python 中具有等式约束的 L1 凸优化
我需要在 Mx y 的情况下最小化 L 1 x x 是维度为 b 的向量 y 是维度为 a 的向量 M 是维度为 a b 的矩阵 经过一番阅读后 我决定使用 scipy optimize minimize import numpy as n
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scipy
convexoptimization
如何计算术语-文档矩阵?
我知道术语文档矩阵是一个数学矩阵 描述文档集合中出现的术语的频率 在文档术语矩阵中 行对应于集合中的文档 列对应于术语 我在用sklearn 的 CountVectorizer从字符串 文本文件 中提取特征以减轻我的任务 以下代码根据以下内
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scikitlearn
scipy
termdocumentmatrix
规范化/标准化 numpy 重新排列
我想知道规范化 标准化 numpy 的最佳方法是什么recarray是 为了清楚起见 我不是在谈论数学矩阵 而是在谈论一个记录数组 其中还包含例如文本列 例如标签 a np genfromtxt iris csv delimiter dty
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NumPy
scipy
normalize
recarray
使用 Python 函数并生成所有导数
我有一个参数数量可变的 python 函数 F x1 x2 xN 我想自动生成 N 个函数 表示 F 对每个参数的导数 F 1 dF dx1 F 2 dF dx2 F N dF dxN 例如 我可以同时提供 F x1 sin x1 和 F
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Lambda
python27
scipy
sympy
为什么 [0, 1] 和 [1, 0] 之间的 Wasserstein 距离为零?
由于概率不相等 Wasserstein 距离不应该是非零数吗 In 1 scipy stats wasserstein distance 0 1 1 0 Out 1 0 0 这是因为 scipy stats wasserstein dist
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scipy
statistics
成本函数和梯度似乎有效,但 scipy.optimize 函数无效
我正在为 Andrew NG Coursera 课程编写 Matlab 代码 并将其转换为 python 我正在研究非正则化逻辑回归 在编写梯度和成本函数后 我需要类似于 fminunc 的东西 经过一番谷歌搜索后 我找到了几个选项 它们都
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pandas
scipy
LogisticRegression
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