Tag: scipy

В чем разница между scipy.special.binom и scipy.misc.comb?

В чем разница между scipy.special.binom и scipy.misc.comb? В ipython я вижу, что они возвращают разные типы и также имеют разную точность. scipy.special.binom(4,3) 4.0 scipy.misc.comb(4,3) array(4.000000000000001) Но что именно они делают по-другому? Глядя на https://github.com/scipy/scipy/blob/master/scipy/special/generate_ufuncs.py , scipy.special.binom говорит binom — binom: dd->d — orthogonal_eval.pxd scipy.misc.comb вызывает scipy.special.gammaln, чья строка в файле generate_ufuncs.py gammaln — lgam: d->d, […]

Добавление матрицы 2 и Multiplying 2 в python с помощью scipy / numpy

Я пытаюсь использовать scipy и numpy для выполнения сложения и умножения матрицы. У меня есть 2 матрицы «a» и «b». моя цель – добавить «a» и «b» вместе и сохранить результат в матрице «c», Также я хочу умножить «a» и «b» и сохранить в матрице «d». Существуют ли какие-либо функции в Scipy / Numpy? Большое […]

Проблема с scipy install на окнах

Я ранее устанавливал scipy, numpy, а затем scikit-learn, которые все работали нормально. Сегодня я обновил все свои библиотеки с помощью установки pip. numpy и scikit-learn, обновленные до последних версий, но у scipy была проблема с компиляцией и она была откатна. Когда я пытаюсь from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier я получил ImportError: No module named 'format' Я […]

Процедуры с двойной или плавающей настройкой

Я читаю код для подпрограмм оптимизации (Nelder Mead, SQP …). Языки – это C ++, Python. Я наблюдаю, что часто выполняется преобразование из double в float, или методы дублируются с помощью double resp. float аргументы. Почему это выгодно в коде подпрограмм оптимизации, и это важно? В моем собственном коде на C ++ я должен быть […]

Эффективное хранение массивов scipy / numpy в словарях

ЗАДНИЙ ПЛАН Проблема, с которой я работаю, заключается в следующем: В контексте эксперимента, который я разрабатываю для своих исследований, я создаю большое количество больших (длина 4M) массивов, которые несколько разрежены и, следовательно, могут храниться как экземпляры scipy.sparse.lil_matrix или просто как экземпляры scipy.array (прирост / потеря пространства здесь не проблема). Каждый из этих массивов должен быть […]

Не печатать «успешно завершена оптимизация» scipy.optimize.fmin?

Есть ли способ «тихо» использовать scipy.optimize.fmin? То есть, он не печатает, например Optimization terminated successfully. Current function value: 0.000000 Iterations: 13 Function evaluations: 30 при запуске кода? Это может быть полезно, например, для циклов, которые сохраняются некоторое время.

Что такое `scipy.i`?

Из-за случайного избиения клавиатуры я заметил, что в SciPy есть переменная, называемая i , которая назначается строке '6' . (Может отличаться на других машинах?) Я попытался использовать встроенные функции справки, но ничего не назначено для scipy.i поскольку оно относится только к строке. Я также искал документы и Google, но ничего не получилось. Может быть, это […]

Соглашения для 'import … as'

Обычно используется import numpy as np для импорта модуля numpy. Существуют ли общие соглашения для обозначения? Что касается других модулей, в частности, от научных вычислений, таких как scipy , sympy и pylab или подмодулей, таких как scipy.sparse .

Разница между scipy.leastsq и scipy.least_squares

Мне было интересно, какая разница между двумя методами scipy.optimize.leastsq и scipy.optimize.least_squares ? Когда я их реализую, они дают минимальные различия в chi ^ 2: >>> solution0 = ((p0.fun).reshape(100,100)) >>> # p0.fun are the residuals of my fit function np.ravel'ed as returned by least_squares >>> print(np.sum(np.square(solution0))) 0.542899505806 >>> solution1 = np.square((median-solution1)) >>> # solution1 is the […]

как выбрать инверсию индексов массива numpy

У меня есть большой набор данных, в которых мне нужно сравнить расстояния набора образцов из этого массива со всеми остальными элементами массива. Ниже приведен очень простой пример моего набора данных. import numpy as np import scipy.spatial.distance as sd data = np.array( [[ 0.93825827, 0.26701143], [ 0.99121108, 0.35582816], [ 0.90154837, 0.86254049], [ 0.83149103, 0.42222948], [ 0.27309625, […]

Python - лучший язык программирования в мире.