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我正在尝试最小化N参数的函数(例如x[1],x[2],x[3]...,x[N]),其中最小化的边界取决于最小化的参数本身。例如,假设x的所有值可以在0和1之间变化,则求和得到1,则边界有以下不等式: 0
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我正在尝试最小化包含我想要查找的最小化参数的三个N大小数组的函数。例如,假设为了最小化函数而要查找的参数由数组x = x[0],x[1],...,x[N-1]、a = a[0],a[1],...,a[N-1]和b = b[0],b[1],...,b[N-1]给出。此外,在该问题中,最小化边界是受约束的,约束如下: 0
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这是我正在处理的DataFrame的示例: import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import zscore df = pd.DataFrame( index=pd.MultiIndex.from_tuples( [('Monday', '2019-11-04'),('Monday', '2019-
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给定一组坐标为x和y的二维数据点(左图),有没有一种简单的方法可以在它的顶部(右图)构建一个三角形网格?即返回指示连接了哪些顶点的元组列表。解决方案不是唯一的,但任何合理的网格都可以。 推荐答案 您可以尝试scipy.spatial.Delaunay。从该链接: points = np.array([[0, 0], [0, 1.1], [1, 0], [1, 1]]) from
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是否可以限制SCRICKIT-LEARN或STATSMODEL中的线性回归调整参数的范围,例如,在statsModels.regression.line_Model.OLS或sklearn.linearModel.LinearRegress中? http://statsmodels.sourceforge.net/devel/generated/statsmodels.regression.
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目标:计算两个凸多面体的交集。 我使用scipy.spatial.HalfspaceIntersection来执行此操作。下图显示了生成的交叉点: 我的问题:确定初始可行点。 您看,scipy.spatial.HalfspaceIntersection的当前Python实现需要将interior_point作为参数传递。 interior_point : ndarray o
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我有2个scipy.sparse.csr_matrix如下: A = [ 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 ] B = [ 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 ] 我愿意购买在B中出现但在A中没有的“新的”。 C = [ 0 0 0 0 1 0 0
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我有以下程序: nknots = 4 x_i = [0, 1, 2, 3] y_i = [1, np.exp(1), np.exp(2), np.exp(3)] coeff = interpolate.make_interp_spline(x_i, y_i, bc_type="natural") 我想用x_i和y_i数组给出的节点构造一条三次样条线。然而,我很难得到所有的系数。三次样条函
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我正在寻找一种方法来从绘制的分布中获得平均值(期望值),我使用该分布来拟合scipy.stats.Gauss_kde的核密度估计。我记得在我的统计课程中,期望值就是pdf(X)*x从-无穷大到无穷大的积分: 我在代码中使用了scipy.Integrate.quad函数来执行此任务,但我遇到了这种明显奇怪的行为(这可能与KDE中的band with参数有关)。 问题 import
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我拟合了Logistic回归模型,并使用以下内容基于训练数据集训练该模型 import scikits as sklearn from sklearn.linear_model import LogisticRegression lr = LogisticRegression(C=0.1, penalty='l1') model = lr.fit(training[:,0:-1], trai
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我有一组很长的点,我想从这些点中提取形成边界的点,我使用了凸包,但对于我的包来说,这是不够的,因为Transporthull只返回形成多边形的最远的点,在所有点都适合的地方,我需要形成透射器的所有点,类似于我附加的图像。我能做什么呢?是否有某种包可以随时使用,而不是实现任何空间算法? 谢谢 推荐答案 您必须使用用于凸面的包。下面是一个例子: import alphashape i
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我使用scipy.io.savemat()将大小为5000,96,96的NumPy数组中的图像保存到.mat文件中。 当我想要将这些图像加载回Python时,我使用scipy.io.loadmat(),但这次它们被放入词典中。 如何才能将它们从字典整齐地放到NumPy数组中? 我正在使用scipy.io.loadmat加载MATLAB文件,并希望将其放入NumPy数组中。图像的亮
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我的问题与this question中的问题相同,但我不想只向优化问题添加一个约束,而是希望添加多个约束。 所以,例如,我想在x1和x2的和小于5和x2小于3的约束下最大化x1 + 5 * x2(不用说,实际问题要复杂得多,不能像这个问题那样抛到scipy.optimize.minimize中;它只是用来说明问题...)。 我可以对付这样的丑陋黑客: from scipy.opt
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我正在尝试使用interp1d带外推的interp1d插补具有NaN值的数据: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(11) y = np.array([np.nan, np.nan, np.nan, 1, np.nan, np.nan, 9, 7, 6, np.nan, np.nan]) f =
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我正在尝试用三维三次样条线近似给定的路线(坐标)。示例数据: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import numpy as np %matplotlib inline x = np.array([1, 2, 2.3, 3, 4, 5, 5.5, 8, 9, 9.5]) y =
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我有两个数据列表,一个是 x = [13.7,12.59,11.22,10.00,8.91,7.94,7.08,6.31,5.62,5.01,4.47,3.98,3.55,3.16,2.82,2.51,2.24,2.00, 1.78,1.59,1.41,1.26,1.12,1.00,0.89,0.79,0.71,0.63,0.56,0.50,0.40,0.32,0.25,0.20,0
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我使用Scipy库执行层次聚类并创建树形图。以下是简单的代码和生成的树状图: import numpy as np from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage from matplotlib import pyplot as plt X = np.array([[5, 3], [10, 15],
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我有一个.wav文件,我录制了自己的声音并讲了几分钟。比方说,我想找到我在音频中提到的确切时间。我研究了语音识别,并用Google Speech API进行了一些测试,但我得到的时间戳远远不准确。 作为另一种选择,我录制了一个非常短的.wav文件,我刚才说了&Mike";。我正在尝试比较这两个.wav文件,找出在较长的.wav文件中提到的每个时间戳。我遇到了令人惊叹的SleuthEy
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因此,这里面临的问题是Monod方程与实验数据的曲线拟合。细菌生长和降解有机碳的模型如下: dx/dt=(u*S*X)/(K+S) ds/dt=((-1/Y)*u*S*X)/(K+S) 这些方程使用scipy odeint函数求解。积分后的结果存储在两个向量中,一个用于生长,另一个用于降解。下一步是将该模型与实验观测数据进行曲线拟合,并估计模型参数:U、K和Y。一旦运行代码,就会
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我手头的问题:我正在使用scipycurve_fit来拟合一条曲线(https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.curve_fit.html),但在许多情况下,为此类曲线估计的参数引用了许多局部“局部”最小值之一,而不是“全局”最小值。考虑到curve_fit的设计方式,这是意料之中的。尽管如此,我真的需要
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