PYTHON：Scipy的曲线适合NxM阵列？
我通常使用Scipy.Optimize.curveFit来使定制函数适合数据。 这种情况下的数据始终是一维数组。 二维数组有类似的函数吗？ 举个例子，我有一个10x10的数值数组。然后我有一个函数，它执行一些操作并创建一个10x10数值数组，我希望对该函数进行拟合，以便得到的10x10数组最适合输入数组。 也许举个例子更好：) data = pyfits.getdata('da
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衰减余弦函数曲线拟合的可能方法[回归]
我有一组数据，我想用衰减余弦函数来拟合这些数据，即"；A*.cos(K*x).exp(-Bx)"；。为此，我使用了以下代码，但适配性非常差。有没有人能建议我找一件最合适的？X和Y数据如下： x=[0, 1.3, 1.7, 1.72, 1.84, 1.98, 2.02, 2.16, 2.2, 2.2, 2.3, 2.38, 2.5, 2.55, 2.75, 2.8, 2.82,
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在将正弦曲线拟合到周期数据时，如何改进scipy.Optimize.curve_fit参数的初始猜测，否则如何改进拟合？
我有一个包含测量的space-separated csv文件。第一列是测量时间，第二列是相应的测量值，第三列是误差。The file can be found here.我想使用Python将函数g的参数a_i, f, phi_n与数据进行匹配： 正在读取数据： import numpy as np data=np.genfromtxt('signal.data') time=dat
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如何从Curve_Fit中获得置信度区间
我的问题涉及统计学和Python，我在这两方面都是初学者。我正在运行一个模拟，对于自变量(X)的每个值，我为因变量(Y)生成1000个值。我所做的是为X的每个值计算Y的平均值，并使用scipy.Optimize.curveFit对这些平均值进行拟合。这条曲线很好地拟合了，但我也想画出可信区间。我不确定我正在做的事情是否正确，或者我想要做的事情是否可以完成，但我的问题是如何从Curve_Fit生成的
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用SciPy求解这个矩形的非线性系统
背景。 我正在尝试在Math SE上编写python答案的python实现。您可能会发现以下背景知识很有用。 问题 我有一个实验设置，由三(3)个接收器和一个发射器组成，其中三(3)个接收器具有已知位置[xi, yi, zi]，未知位置[x,y,z]以已知速度v发射信号。该信号在已知时间ti到达接收器。发射时间t未知。 我只想找出到达角(即发射机的极坐标theta和phi)
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Scipy最小化：如何将x限制为0和1？
我要使用Scipy.Optimize.Minimize最小化具有多个参数和约束的函数： def f(x): return -1*(0.9*x[0] + 0.8*x[1] + 0.85*x[2])*(0.95*x[3] + 0.8*x[4] + 0.7*x[5])*(0.98*x[6] + 0.94*x[7]) x0 = [0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1] cons=
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扩展模拟的scipy.stats.rv_Continue以读取文档时出现元类错误
在我的Python项目中，我像这样扩展scipy.stats.rv_continuous： class GenlogisticGen(LmomDistrMixin, scipy.stats.rv_continuous): ... 我正尝试在Read the Docs上生成文档，但遇到生成错误： class GenlogisticGen(LmomDistrMixin, sci
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当我导入模块时，scipy.stats丢失
仅当我通过Linux命令行(即Linux的Windows子系统)运行代码时，才会出现该问题。在Windows上通过Conda环境运行时不会发生这种情况。在这两种情况下，都正确安装了scipy。 我已经创建了一个函数来执行两个数据帧df_1和df_2中行中的值的线性回归。它们的列名与字典data_dict的键相同。 from scipy.stats import linregress i
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PYTHON中的测地距离变换
在python中，scipy.ndimage.morphology模块中有distance_transform_edt函数。我将其应用于一个简单的情况，以计算与掩码Numpy数组中的单个单元格之间的距离。 然而，该函数移除了数组的掩码，并如预期的那样，计算每个具有非空值的单元格与具有空值的参考单元格的欧几里德距离。 下面是我在my blog post中给出的一个例子： %pyla
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Scipy稀疏矩阵乘法比Numy数组慢得多
我构造了以下用例来测试一维稀疏矩阵乘法与数值数组。 from scipy.sparse import csc_matrix sp = csc_matrix((1, 36710)) sp[0,4162] = 0.2335 sp[0,21274] = 0.1367 sp[0,27322] = 0.261 sp[0,27451] = 0.9266 %timeit sp.dot(sp.T) arr
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从稀疏矩阵创建行、列、数据 pandas 数据帧
如何创建COO格式的稀疏矩阵，并使 pandas 数据帧既不解嵌到密集布局，又保留row,column,data的COO格式？ import numpy as np import pandas as pd from scipy.sparse import csr_matrix from scipy.sparse import coo_matrix a = np.eye(7) a_csr =
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如何点积(1，10^{13})(10^13，1)实数稀疏矩阵
基本上就是标题所包含的内容。 这两个矩阵几乎都是零。第一个是1 x 9999999999999，第二个是9999999999999 x 1 当我尝试做点积时，我得到了这样的结果。 Unable to allocate 72.8 TiB for an array with shape (10000000000000,) and data type int64 Full traceback
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初始化高维稀疏矩阵
我希望使用sklearn初始化300,000 x 300,0000稀疏矩阵，但它需要内存，就像它不是稀疏矩阵一样： >>> from scipy import sparse >>> sparse.rand(300000,300000,.1) 它显示错误： MemoryError: Unable to allocate 671. GiB for an array with sh
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在Scipy中创建稀疏矩阵时覆盖而不是添加重复的三元组
在Scipy中，要从三重格式数据(行、列和数据数组)创建稀疏矩阵，默认行为是对所有重复项的数据值求和。我可以将此行为更改为覆盖(或不执行任何操作)吗？ 例如： import scipy.sparse as sparse rows = [0, 0] cols = [0, 0] data = [1, 1] S = sparse.coo_matrix((data, (rows, cols)
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忽略稀疏矩阵中的重复条目
我尝试从(data, (rows, cols))值列表中初始化csc_matrix和csr_matrix，正如文档所建议的那样。 sparse = csc_matrix((data, (rows, cols)), shape=(n, n)) 问题是，我实际用于生成data、rows和cols向量的方法为某些点引入了重复项。默认情况下，scipy将重复条目的值相加。然而，在我的例子中，对于
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如何在Python中高效地添加稀疏矩阵
我想知道如何在Python中高效地添加稀疏矩阵。 我有一个程序，它将一个大任务分成多个子任务，并将它们分布在几个CPU上。每个子任务产生一个结果(格式为：lil_matrix的稀疏矩阵)。 稀疏矩阵的维度是：100000x500000，这是相当大的，所以我真的需要一种最有效的方法来将所有产生的稀疏矩阵求和为一个单一的稀疏矩阵，使用一些C编译的方法之类的。 推荐答案 您尝试过
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VS代码Python不会自动补全scipy.stats
在scipyt.stats中我们有变量binom 不知何故，vscode中的自动完成功能似乎没有找到它。 在pycharm中，自动补全功能运行良好。为什么会这样呢？有什么建议吗？ 还提供了一些Binom的示例代码，如下所示 from scipy.stats import binom; binom.rvs(10,0.5,size=12)。 推荐答案 这是scipy.stats包下的__i
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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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从渐近性出发求解二阶微分方程组
我正在做一个多自由度动力学问题，使用的是二阶拉格朗日方程。我用渐近解出了运动方程。现在这些方程在计算导数后变得相当长，尽管符号简化不能进一步简化它。我的问题实际上是如何从这里解决这个三个二阶颂歌的系统。我不知道如何转换这些公式，这样它们才能与scipy.odeint()一起使用。我想到了替换，但有很多符号。所以我在搜索phi0，phi1和phi2，以及它们的一阶和二阶导数。初始条件都是phi[0]
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傅里叶级数在Python中的拟合
我有一些数据要使用二次、三次或四次傅立叶级数进行拟合。 虽然this关于堆栈溢出的问题和答案与我希望使用Scipy完成的任务很接近，但他们已经将其系数预定义为tau=0.045。我希望我的Fit能够找到具有95%可信区间的可能系数(a0、w1、w2、w3等)，就像傅立叶级数的MATLAB curve fit等效项一样。我看到的另一个选项是使用fourier_series from sympy，但
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