Tag: scipy

Неподдерживаемая ошибка типа Operand с помощью scipy.optimize.curve_fit

Я пытаюсь использовать scipy.optimize.curve_fit для соответствия функции модели, но следующий код дает мне следующую ошибку: from scipy.optimize import curve_fit from math import log10 def my_func(x, alpha): return [10*log10(alpha*y*y) for y in x] known_x = [1039.885254, 2256.833008, 6428.667969, 30602.62891] #known x-values known_y = [31.87999916, 33.63000107, 35, 36.74000168] popt, pcov = curve_fit(my_func, known_x, known_y) Ошибка, которую я […]

`funcalls` вывод из scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b ненадежный?

Моя функция: count = 0 def fake(x): global count print count count += 1 return x ** 4 + 10 * x ** 3 + 4 * x ** 2 + 7 * x + 1 Метод «Nelder-Mead» дает мне правильное количество вызовов функций. scipy.optimize.fmin(fake, [1]) 0 1 … 45 Optimization terminated successfully. Current function […]

Python – Минимизация хи-квадрата

Я пытался подгонять линейную модель к набору данных напряжений / деформаций, сводя к минимуму хи-квадрат. К сожалению, с помощью приведенного ниже кода неверно минимизируется функция chisqfunc . Нахождение минимума в начальных условиях x0 , что неверно. Я просмотрел документацию scipy.optimize и проверил минимизацию других функций, которые работали правильно. Не могли бы вы предложить, как исправить […]

Минимизировать целевую функцию, используя limfit.minimize в Python

У меня проблема с пакетом lmfit.minimize процедура минимизации. На самом деле, я не мог создать правильную целевую функцию для своей проблемы. Определение проблемы Моя функция: yn = a_11*x1**2 + a_12*x2**2 + … + a_m*xn**2 , где xn – неизвестные, a_m – коэффициенты. n = 1..N, m = 1..M В моем случае N=5 для x1,..,x5 и […]

Очень медленная интерполяция с использованием `scipy.interpolate.griddata`

Я испытываю мучительно медленную работу scipy.interpolate.griddata при попытке интерполировать «почти» регулярно привязанные к сетке данные для сопоставления координат, чтобы как карта, так и данные могли быть построены с помощью matplotlib.pyplot.imshow потому что matplotlib.pyplot.pcolormesh занимает слишком много времени и, между прочим, плохо себя ведет с alpha . Лучше всего показать пример (входные файлы можно скачать здесь […]

Оценка ядра с использованием одного значения полосы пропускания для каждой точки

Я знаком с обычной оценкой плотности ядра (KDE), где для получения многомерной (обычно гауссовой) функции для каждой точки выборки используется одно значение полосы пропускания. Окончательный KDE затем получается суммированием гауссовских функций для всех точек выборки. Скажем, у меня есть N выборочных точек (предположим в 1 измерении) каждый с оценкой ошибки, например: sample_points = [0.5, 0.7, […]

Подгонка бета-бинома

Я искал способ подбора данных для бета-биномиального распространения и оценки альфы и бета-версии, аналогично тому, как это делает пакет vglm в библиотеке VGAM. Я не смог найти, как это сделать в python. Существует scipy.stats.beta.fit (), но ничего для бета-биномиального распространения. Есть ли способ сделать это?

Scipy Sparse Eigensolver: MemoryError после нескольких проходов через петлю без чего-либо нового, записанного во время цикла

Я использую Python + Scipy для диагонализации разреженных матриц со случайными вводами по диагонали; в частности, мне нужны собственные значения в середине спектра. Код, который я написал, работал отлично в течение нескольких месяцев, но теперь я смотрю на большие матрицы и нахожусь в «MemoryError». Что смущает / сводит меня с ума, так это то, что […]

ubuntu 14.04 как обновить до scipy 14.0 с 13.3

У меня есть пустой сервер ubuntu 14.04 с python 2.7.6 и numpy 1.8.2. Версия scipy – 13.3. Как правильно установить или обновить до scipy 14.0? Без нарушения системы? Я попробовал sudo pip install –upgrade scipy но он вызывает ошибки. Можно ли использовать диспетчер пакетов? – Не очень хорошо знаком с Linux. спасибо

Определение функции с петлей в Theano

Я хочу определить следующую функцию двух переменных в Theano и вычислить ее якобиан: f(x1,x2) = sum((2 + 2k – exp(k*x1) – exp(k*x2))^2, k = 1..10) Как я могу сделать функцию Anano для вышеупомянутого выражения и в конечном итоге свести его к минимуму с помощью своего якобиана?

Python - лучший язык программирования в мире.