Tag: scipy

Путаница между numpy, scipy, matplotlib и pylab

Numpy, scipy, matplotlib и pylab являются общими понятиями среди тех, кто использует python для научных вычислений. Я немного узнал о пилабе, и я смутился. Всякий раз, когда я хочу импортировать numpy, я всегда могу сделать: import numpy as np Я просто считаю, что как только я это сделаю from pylab import * также будет импортирован […]

scipy.sparse.coo_matrix, как быстро найти нулевой столбец, заполнить 1 и нормализовать

Для матрицы я хочу найти столбцы со всеми нулями и заполнить 1s, а затем нормализовать матрицу по столбцу. Я знаю, как это сделать с помощью np.arrays [[0 0 0 0 0] [0 0 1 0 0] [1 0 0 1 0] [0 0 0 0 1] [1 0 0 0 0]] | V [[0 1 […]

Как использовать функцию streamplot, когда доступны 1D-данные x-координаты, y-координаты, x-скорости и y-скорости?

Аналогичный вопрос задавался в SO раньше, но я не мог понять ответы, представленные там. Поэтому я снова повторяю вопрос. Я новичок в этом форуме. Поэтому я прошу прощения, если я нарушаю какие-либо правила. Я получил необработанные данные в текстовом формате из моего моделирования CFD. Я хочу построить функцию потока из этих данных. В документации matplotlib […]

fmin_cg: Желаемая ошибка не всегда достигается из-за потери точности

У меня есть следующий код для минимизации функции затрат с ее градиентом. def trainLinearReg( X, y, lamda ): # theta = zeros( shape(X)[1], 1 ) theta = random.rand( shape(X)[1], 1 ) # random initialization of theta result = scipy.optimize.fmin_cg( computeCost, fprime = computeGradient, x0 = theta, args = (X, y, lamda), maxiter = 200, disp […]

scipy и сохраняющий файл мата (файл данных .mat matlab)

Обратившись к scipy и numpy docs за полтора дня, я попытался это сделать – dt = {'names':[u'OSversInt',u'Desc',u'OSversStr',\ … u'OSname',u'platform',u'Board'],\ …'formats':['O','O','O','O','O','O']} aa = np.array([[ np.array([[ ([[15]],[u''],[u'5.0,1'],\ … [u'Android'],[u'main'],[u'MSM8960'])]], np.dtype(dt))]]\ … ,np.dtype(object)) Ожидаемый результат: Ожидается, потому что, когда я это делаю aa = scipy.io.loadmat('file.mat') дает ниже результат. aa = array([[ array([[ ([[15]], [], [u'5.0.1'], [u'Android'], [u'main'], [u'MSM8960'])]], […]

Как начать использовать `scipy`

Я ранее устанавливал Python 3.4.2 и 3.5.2, и в обоих случаях я могу ошибаться в написании и тестировании кода в Idle, который дает мне два окна – окно «Запуск» для кода и окно «Shell» для взаимодействия и вывода (извините, не уверен в правильной терминологии). Теперь я хотел бы попробовать scipy , особенно scipy.spatial . Во-первых […]

scipy.integrate.quad точность по большим числам

Я пытаюсь вычислить такой интеграл (фактически cdf экспоненциального распределения с его pdf) через scipy.integrate.quad() : import numpy as np from scipy.integrate import quad def g(x): return .5 * np.exp(-.5 * x) print quad(g, a=0., b=np.inf) print quad(g, a=0., b=10**6) print quad(g, a=0., b=10**5) print quad(g, a=0., b=10**4) И результат следующий: (1.0, 3.5807346295637055e-11) (0.0, 0.0) (3.881683817604194e-22, […]

Расчет площадей между двумя кривыми

У меня есть код, содержащий кривую и строку. Я знаю, как заполнить области ниже и под строкой, но мне нужно рассчитать значения площадей каждого из них. Вот код: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0.0, 2, 0.01) y1 = np.sin(2*np.pi*x) y2 = 0*x fig, ax = plt.subplots(1, 1, sharex=True) ax.plot(x, y1, […]

Чрезвычайно медленная операция ряда строк в разреженной матрице LIL в Python

Я написал этот код в Python, который дает ожидаемые результаты, но чрезвычайно медленный. Узким местом является суммирование нескольких рядов scipy.sparse.lil_matrix. Как я могу сделать это быстро? # D1 is a 1.5M x 1.3M sparse matrix, read as scipy.sparse.lil_matrix. # D2 is a 1.5M x 111 matrix, read as numpy.array # F1 is a csv file, […]

Метод save_npz отсутствует в scipy.sparse

Я использую 0.17 версию scipy библиотеки на 64-разрядной системе ubuntu 16.04 в python v3.5 . Я не могу найти работу scipy.sparse.save_npz в библиотеке, хотя она упоминается в последней документации. При перечислении вызываемых методов из объекта scipy.sparse я получаю следующий вывод: ['SparseEfficiencyWarning', 'SparseWarning', 'Tester', 'bench', 'block_diag', 'bmat', 'bsr_matrix', 'coo_matrix', 'cs_graph_components', 'csc_matrix', 'csr_matrix', 'dia_matrix', 'diags', 'dok_matrix', 'eye', […]

Python - лучший язык программирования в мире.