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如何将参数传递给`scipy.integrate.solve_ivp`中的事件函数?
Scipy 正在远离odeint向solve ivp 不再支持为动力学函数传递额外的参数 反而 推荐使用 lambda https github com scipy scipy issues 8352 但是 当我对事件尝试相同的操作时 它们
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scipy
使用 scipy.misc.imread 时出错:AttributeError: __float__
我正在使用 scipy misc imread 将 png 文件转换为浮点数数组 scipy misc imread rawImagePath astype scipy float 其中 rawImagePath 是文件的完整路径 这在绝大
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scipy
编写集成高斯的 Python 函数的最佳方法?
在尝试使用 scipy 的四边形方法对高斯进行积分时 假设有一个名为 gauss 的高斯方法 我在将所需参数传递给高斯并让四边形对正确的变量进行积分时遇到问题 有谁有一个关于如何使用四元组和多维函数的好例子吗 但这让我产生了一个更宏大的问题
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scipy
Gaussian
integral
scipy.minimize - “TypeError:numpy.float64'对象不可调用运行”
运行 scipy minimize 函数 我收到 TypeError numpy float64 对象不可调用 具体来说 在执行期间 scipy optimize optimize py line 292 in function wrapp
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NumPy
compilererrors
scipy
minimize
Python - 找到两个图的所有交点
我试图找到两个图的所有交点并将它们显示在最终的绘图上 我环顾四周并尝试了多种方法 但一直无法获得我想要的东西 目前 我尝试生成一个列表 其中将列出交点 但我不断收到以下错误 具有多个元素的数组的真值是不明确的 使用a any or a al
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NumPy
matplotlib
scipy
如何在 SciPy 中创建对角稀疏矩阵
我正在尝试创建一个稀疏矩阵 该矩阵具有沿对角线延伸的二维图案 通过一个简单的例子可能最容易解释这一点 假设我的模式是 1 0 2 0 1 我想创建一个稀疏矩阵 2 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0 1 0 2 0
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NumPy
scipy
sparsematrix
diagonal
使用 SciPy 在矩形网格上集成 2D 样本
SciPy 具有三种对样本进行 1D 积分的方法 trapz simps 和 romb 以及一种对函数进行 2D 积分的方法 dblquad 但它似乎没有对样本进行 2D 积分的方法 即使是矩形网格上的 我看到的最接近的是 scipy in
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NumPy
scipy
直接将 Pandas 数据帧转换为稀疏 Numpy 矩阵
我正在从 Pandas 数据帧创建一个矩阵 如下所示 dense matrix np array df as matrix columns None dtype bool astype np int 然后变成稀疏矩阵 sparse matr
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NumPy
pandas
scipy
Numpy:将每一行除以一个向量元素
假设我有一个 numpy 数组 data np array 1 1 1 2 2 2 3 3 3 我有一个相应的 向量 vector np array 1 2 3 我该如何操作data沿着每一行进行减法或除法 结果是 sub result 0
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Arrays
NumPy
scipy
scipy-cluster 定制生成的树状图
这是后续scipy cluster 生成的树状图不显示 https stackoverflow com q 2967858 188368 from matplotlib pyplot import show from scipy spati
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matplotlib
scipy
dendrogram
具有边界约束的 scipy.optimize.leastsq
我正在寻找 scipy numpy 中的优化例程 它可以解决非线性最小二乘型问题 例如 将参数函数拟合到大型数据集 但包括边界和约束 例如参数的最小值和最大值 优化 目前我正在使用 mpfit 的 python 版本 翻译自 idl 这显然
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Optimization
scipy
mathematicaloptimization
一组坐标的边界点
I have a set of lat long points and from this points I d like to extract the points that form the boundaries I ve used c
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scipy
Geospatial
Einsum 优化基本操作失败
最近更新了 Numpy 1 14 我发现它破坏了我的整个代码库 这是基于将默认 numpy einsum 优化参数从 False 更改为 True 因此 以下基本操作现在失败 a np random random 50 2 2 b np r
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NumPy
matrix
scipy
numpyeinsum
根据对角线对 numpy 矩阵进行排序
我有一个矩阵 对角线上应该有一些 但列混淆了 但我不知道如何在没有明显的 for 循环的情况下有效地交换行以获得对角线上的统一 我什至不确定我会传递什么键来排序 有什么建议么 您可以使用 numpy 的argmax http docs sc
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matrix
NumPy
scipy
python中强度函数的积分
有一个函数可以确定圆形孔径的夫琅和费衍射图案的强度 更多信息 http en wikipedia org wiki Airy Disk 距离 x 3 8317 3 8317 中函数的积分必须约为 83 8 如果假设 I0 为 100 当您将
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scipy
integral
numericalintegration
带预处理器的稀疏矩阵求解器
我有一个scipy sparse csc matrix稀疏矩阵A形状的 N N where N是关于15000 A有小于1 非零元素 我需要解决Ax b尽可能节省时间 Using scipy sparse linalg spsolve大约需
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NumPy
scipy
sparsematrix
溢出错误图
我想做声音 音频和音乐处理方面的事情 在此之前 我创建了一个 10 秒扫描的样本信号 我有一个简单的脚本 必须绘制一些信号 第一个信号是一个简单的正弦波 第二次扫描 两者的频率都略低于奈奎斯特频率 所以没问题 代码 import impor
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matplotlib
scipy
恢复 scipy.optimize 中的优化?
scipy optimize 提供了许多不同的方法用于多元系统的局部和全局优化 然而 我需要一个很长的优化运行 可能会被中断 在某些情况下 我可能想故意中断它 有什么办法可以重新启动吗 嗯 有什么办法吗 我的意思是 显然可以提供最后一组最优
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scipy
mathematicaloptimization
确定性 python 脚本以非确定性方式运行
我有一个不使用随机化的脚本 当我运行它时它会给出不同的答案 我希望每次运行脚本时答案都是相同的 该问题似乎仅发生在某些 病态 输入数据上 该代码片段来自计算线性系统特定类型控制器的算法 主要包括线性代数 矩阵求逆 Riccati 方程 特征
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scipy
nondeterministic
“内置方法 numpy.core._multiarray_umath.implement_array_function” 是性能瓶颈吗?
我在用着numpy v1 18 2在一些模拟中 并使用内置函数 例如np unique np diff and np interp 我在标准对象 即列表或 numpy 数组 上使用这些函数 当我检查时cProfile 我看到这些函数调用了一
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python3x
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snakeviz
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