在Python中从lambda中提取多项式的系数
我正在研究一些线性代数，并使用numpy作为参考。我使用lambda k: numpy.linalg.det(A - k*I)计算矩阵的特征多项式A。 这非常有效，下一步将使用numpy.roots计算表示矩阵特征值的多项式的根，问题是numpy.roots将多项式系数作为自变量。 有没有办法从lambda k中提取系数？ (我知道numpy.linalg.eigvals的存在，
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NumPy中的精度：比较数字时的问题
先来了解一下背景知识。我正在找一个实对称矩阵的特征值和特征向量，其中行之和为0。更具体地说，一旦我找到一个特征向量，我就使用$argsort$来找到对其中一个特征值进行排序的排列，并将该排列应用于原始矩阵。 现在，我使用NumPy包用python语言实现了代码。代码本身是递归的，如果它在特征向量中找到一组相等的值，它就提取与我们具有相等值的索引对应的对称子矩阵，并在该矩阵上重新应用该算法。
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解以某一数为模的方程组，有或没有数值
假设我有这样一组方程： 如果我想用NumPy解决这个问题，我只需这样做： a = numpy.array([[1, 1, 1],[1,3,9],[1,5,8]]) b = numpy.array([8, 10, 11]) print(numpy.linalg.solve(a,b)) 结果将打印以下内容： [7.33333333 0.55555556 0.11111111]
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NumPy：为什么np.linalg.eig和np.linalg.svd给出不同的SVD V值？
我正在按照MIT course学习SVD。 矩阵构造为 C = np.matrix([[5,5],[-1,7]]) C matrix([[ 5, 5], [-1, 7]]) 讲师将V表示为 这接近 w, v = np.linalg.eig(C.T*C) matrix([[-0.9486833 , -0.31622777], [ 0.3
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Python线性程序最小化--单纯形法
我正在使用scipy.Optimize.linprog库通过单纯形法计算最小化。我正在课本上解决这个问题，我希望有人能给我指明正确的方向，因为我没有得到我期望的结果。问题是： Minimize w = 10*y1 + 15*y2 + 25*y3 Subject to: y1 + y2 + y3 >= 1000 y1 - 2*y
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在Python3中从奇异值分解重构矩阵
好，基本上我的问题是，我有一个矩阵，我把它奇异值分解，然后把它放在变量u，s和v中，我对s矩阵做了一些修改，使它成为对角线，还修改了一些数字。现在我基本上是试着把它重建成一个正则矩阵，从这3个矩阵恢复到原来的矩阵。有谁知道有什么函数可以做到这一点吗？我似乎在NumPy中找不到任何这样的例子。 推荐答案 唯一稍微有点棘手的是s如果您已经安装了scipy它有scipy.linalg.dia
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使用Python匹配Stata加权xtil命令的确定方法？
对于一个项目，我需要复制一些结果，这些结果当前存在于Stata输出文件(.dta)中，并且是从较旧的Stata脚本计算得出的。项目的新版本需要用Python语言编写。 我遇到困难的具体部分是匹配基于Stataxtile command加权版本的分位数断点计算。请注意，数据点之间的关联与权重无关，而我使用的权重来自连续的数量，因此关联是极不可能的(并且我的测试数据集中没有关联)。因此，由于联系而导
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在CPU(NumPy)和GPU(Gnumpy)上进行矩阵乘法得到不同的结果
我正在使用gnumpy通过在GPU上进行训练神经网络来加速一些计算。 我得到了想要的加速比，但我有点担心Numpy(CPU)和gnupy(GPU)结果的差异。 我有以下测试脚本来说明问题： import gnumpy as gpu import numpy as np n = 400 a = np.random.uniform(low=0., high=1., size=(n, n
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那么，Float8、Float16、Float32、Float64和Float128到底可以包含多少位数字呢？
请原谅我问了这么愚蠢的问题，但我在网上找不到任何答案。 Numpy's dtype documentation只显示每个浮点类型的X位指数和Y位尾数，但我无法将X位指数和Y位尾数转换为小数点之前/之后的确切数字。有什么简单的公式/表格可供查阅吗？ 提前谢谢您 推荐答案 这不像通常预期的那么简单。对于尾数的准确性，通常有两个值： 给定十进制表示的值，如果将十进制格式转换
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对于相同的元素，不同的切片给出了不同的不等式
import numpy as np a = np.array([.4], dtype='float32') b = np.array([.4, .6]) print(a > b) print(a > b[0], a > b[1]) print(a[0] > b[0], a[0] > b[1]) [ True False] [False] [False] True False 这是怎么
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使用递归函数或其他方法简化嵌套的for循环
我想简化以下代码： import numpy as np interval = 20 wgt = list(np.arange(0, 101, interval)) pairs = [] for a in wgt: for b in list(np.arange(0, 101-a, interval)): for c in list(np.arange(0, 101
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不同行大小的数字填充矩阵
我有一个不同行大小的数值数组 a = np.array([[1,2,3,4,5],[1,2,3],[1]]) 我想把这个变成一个密集的(固定的n×m大小，没有可变的行数)矩阵。到现在为止，我尝试过这样的东西 size = (len(a),5) result = np.zeros(size) result[[0],[len(a[0])]]=a[0] 但我收到一个错误，告诉
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Python/Numpy：来自多变量分布的条件模拟
使用NumPy，我可以通过 无条件地模拟多元正态分布 mean = [0, 0] cov = [[1, 0], [0, 100]] # diagonal covariance x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 5000).T 假设我有5000个x的实现，我如何模拟同一分布中的y？我正在寻找一种可以扩展到任意维度的通用解决方案。
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哪个是更快的np.vSTACK、np.append、np.comatenate，还是用cython编写的手动函数？
我编写了一些程序，在每次迭代中更新numpy列表，并对其执行一些操作。迭代次数取决于时间。例如，在1秒内，可能会有1000到2500次迭代。这意味着对于运行程序1秒，数字列表中的项不会超过2500个。 我实现了一个基本算法，但我不确定它是否是计算bonus的最快方法： import numpy as np cdef int[:, :] pl_list cdef list pl_len
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从Cython结构创建NumPy数据类型
以下是SCRICKIT中当前使用的Cython代码片段-学习二叉树， # Some compound datatypes used below: cdef struct NodeHeapData_t: DTYPE_t val ITYPE_t i1 ITYPE_t i2 # build the corresponding numpy dtype
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筛选NumPy数组
假设我有一个NumPy数组arr，我想要按元素进行筛选，例如 我只想获取低于某个阈值k的值。 有几种方法，例如： 使用生成器：np.fromiter((x for x in arr if x
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由网格值定义的曲面下的线积分--Python
我需要计算由网格上的值定义的曲面下两点(x1，y1)和(x2，y2)之间的线积分。 我不太确定使用python进行此过程所使用的最佳工具/方法。 因为我没有表示曲面的函数，而是在均匀分布的网格上的点上的值，所以我假设我将需要使用以下方法之一 trapz -- Use trapezoidal rule to compute integral from samp
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傅立叶级数数据与NumPy：FFT与编码的拟合
假设我有一些数据y，我想要对其进行傅立叶级数拟合。在post上，Mermoz发布了一个解决方案，使用级数的复数格式和“用黎曼和计算系数”。在另一个post上，通过FFT获得级数，并写下一个例子。 我尝试实现了这两种方法(下面的图像和代码--请注意，每次运行代码时，由于使用了numpy.随机性.Normal，将生成不同的数据)，但我想知道为什么我得到了不同的结果-Riemann方法似乎“错误地
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Python中FFT循环提速(带`np.einsum`)
问题：我想用np.einsum加速我的包含大量乘积和求和的python循环，但我也对任何其他解决方案持开放态度。 我的函数采用(n，n，3)形状的向量配置S(我的情况：n=72)，并对N*N个点的相关函数进行傅立叶变换。相关函数定义为每个向量与其他向量的乘积。这乘以向量位置乘以kx和ky值的余弦函数。每个位置i,j最后求和得到k-空间p,m中的一点： def spin_spin(S,N
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如何使用numpy.fft获得正确的相位值
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 500 T = 10 dw = 2 * np.pi / T t = np.linspace(0, T, n) x = 5 * np.sin(20 * t + np.pi) + 10 * np.sin( 40 * t + np.pi/2) fftx = np.fft.rfft(x
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