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在 Python 中集成值列表
我有一个数据列表 代表加速度 为了简单起见 我们假设这个列表是 X 1 2 3 4 5 我想将此列表中的每个值集成两次 双重集成 以便我可以检索有关位置的信息 快速提醒 位置 速度 加速度是相关的 您可以通过两次求导来找到加速度 或者 如果
python
list
scipy
Integration
integral
NetCDF:如何屏蔽/过滤掉全球数据集中的非土地值,最好使用Python和/或NCO?
我有一个分辨率为 0 25 度的全球数据 我想对其进行屏蔽 以便它只包含陆地上的数据值 数据涵盖经度维度的完整 360 度和纬度维度的 60 到 60 度 下面列出了文件头以及汇总纬度和经度坐标值 netcdf cmorph global
scipy
NetCDF
netcdf4
nco
cdoclimate
使用 SciPy 或 NumPy 生成具有指定权重的离散随机变量
我正在寻找一个简单的函数 它可以根据相应的 也指定的 概率生成指定随机值的数组 我只需要它来生成浮点值 但我不明白为什么它不能生成任何标量 我可以想出很多从现有函数构建这个函数的方法 但我想我可能只是错过了一个明显的 SciPy 或 Num
python
Random
NumPy
scipy
从 sympy 求解二阶微分方程组
我正在使用二阶拉格朗日方程解决多自由度动力学问题 我使用 sympy 来获取运动方程 现在计算导数后这些方程变得相当长 尽管 sympy 简化似乎无法进一步简化它 我的问题实际上是如何从这里解决这个由三个二阶颂歌组成的系统 我不知道如何转换
scipy
sympy
ODE
differentialequations
Scipy fmin_slsqp 错误“无法将 _slsqp.slsqp 的第 8 个参数‘g’转换为 C/Fortran 数组”
我已经看到这个问题或其他地方提出的变体 例如 使用优化模块时出现 Scipy 错误 将数组转换为 Fortran 失败 http numpy discussion 10968 n7 nabble com minimize Algorithm
python
Optimization
NumPy
scipy
带样条+日期时间对象的平滑线不起作用
我一直在努力让情节更加流畅 就像完成的一样here 但我的 X 是与 linspace 不兼容的日期时间对象 我将 X 转换为 matplotlib 日期 Xnew matplotlib dates date2num X X smooth
python
datetime
matplotlib
scipy
interpolation
如何根据Python中数据集的最佳拟合确定微分方程的未知参数?
我正在尝试使用 python 将不同的微分方程拟合到给定的数据集 因此 我分别使用 scipy 包和solve ivp 函数 只要我对微分方程中包含的参数 b 0 005 有一个粗略的估计 这对我来说就很好 例如 import matplo
python
scipy
curvefitting
ODE
differentialequations
将 scipy.quad 与 iε 技巧一起使用:结果不佳
为了规避柯西原理值 我尝试将使用小位移 i 的积分积分到复平面中以避开极点 然而 从下图可以看出 结果很糟糕 此结果的代码如下所示 您有如何改进此方法的想法吗 为什么它不起作用 我已经尝试更改 或积分中的极限 编辑 我将方法 cauchy
python
scipy
numericalmethods
integral
quad
有没有办法可以矢量化 fsolve?
我正在尝试将 fsolve 应用于数组 from future import division from math import fsum from numpy import from scipy optimize import fsolv
NumPy
scipy
解释 SciPy 层次聚类树状图的输出? (也许发现了一个错误......)
我想弄清楚如何输出scipy cluster hierarchy dendrogram有效 我以为我知道它是如何工作的 并且我能够使用输出来重建树状图 但似乎我不再理解它了 或者有一个错误Python 3该模块的版本 这个答案 如何获取 s
python
machinelearning
scipy
hierarchicalclustering
dendrogram
在傅立叶域中使用核对图像进行卷积
我在图像和卷积核周围使用零填充 将它们转换为傅里叶域 然后将它们反转以获得卷积图像 请参阅下面的代码 然而 结果是错误的 我原本期望得到一个模糊的图像 但输出是四个移位的季度 为什么输出错误 如何修复代码 输入图像 卷积结果 from PI
python
imageprocessing
scipy
fft
Convolution
获取 SciPy 的 gaussian_kde 函数使用的带宽
我正在使用 SciPy统计数据 gaussian kde函数从数据集生成核密度估计 kde 函数x y points 这是我的代码的简单 MWE import numpy as np from scipy import stats def
python
Kernel
scipy
Bandwidth
纯Python逆误差函数
有没有纯Python逆误差函数的实现 我知道 SciPy 有scipy special erfinv 但这依赖于一些 C 扩展 我想要一个纯 python 实现 我尝试使用自己编写维基百科 and Wolfram引用 但当 arg gt 0
python
Math
scipy
在 Python 中对 3d 数组进行插值。如何避免for循环?
我有一个数组 我想在第一个轴上进行插值 目前我正在这样做 就像这个例子 import numpy as np from scipy interpolate import interp1d array np random randint 0
python
Arrays
NumPy
scipy
interpolation
在 64 位 Windows 上安装 NumPy 和 SciPy(使用 Pip)
我发现在 Windows 64 位上无法通过安装程序安装 NumPy SciPy 只能在 32 位上安装 因为我需要的内存超过了 32 位安装所提供的内存 所以我需要所有内容的 64 位版本 我尝试通过安装所有内容Pip大多数事情都有效 但
python
NumPy
scipy
windows64
scipy.spatial.ckdtree 运行缓慢
我一直在使用spatial cKDTree in scipy计算点之间的距离 对于我的典型数据集 查找约 1000 个点到约 1e6 点数组的距离 它总是运行得非常快 约 1 秒 我在 Ubuntu 14 10 的计算机上以 python
python
performance
scipy
使用sklearn load_files()从png加载图像作为数据
我目前正在使用 sklearn 构建一个简单的图像识别器 我需要使用 load files directory 从该目录中的子文件夹加载图像 它正确地获取了目标值 但数据属性不是简单的像素值 我假设我需要设置编码参数来考虑图像文件 但找不到
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scipy
scikitlearn
如何从 FiPy 中的 3D 变量中提取平面(3D 到 2D)
我在 3D 网格上有一个变量 我正在尝试制定一个计划 我很惊讶这个问题以前没有被问过 它看起来是一个简单而常见的问题 但我还没有找到任何好的方法 我将不胜感激任何建议 假设我有一个 3x3x5 的平行六面体 并且我正在尝试提取 z 平面 f
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NumPy
scipy
fipy
python中的并行/多线程差分进化
我正在尝试对生化过程进行建模 并将我的问题构建为优化问题 并使用它来解决differential evolution来自 scipy 到目前为止 一切顺利 我对具有 15 19 个参数的简化模型的实现感到非常满意 我扩展了模型 现在有 32
scipy.stats.rv_continuous 的子类化
我有 3 个关于 scipy stats rv continuous 子类化的问题 我的目标是编写一个截断正态分布 截断指数分布和 2 个均匀分布的统计混合模型 1 为什么通过 mm model rvs size 1000 绘制随机变量如此
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scipy
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