scipy

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使用scipy.sparse.linalg线性系统求解器的问题

我有线性系统来解决这个问题，它由大型稀疏矩阵组成。 我一直在使用scipy.sparse库和它的linalg子库来做到这一点，但我不能让一些线性求解器工作。 这里是一个工作例子再现问题对我来说： from numpy.random import random from scipy.sparse import csc_matrix from scipy.sparse.linalg import

python scipy sparse-matrix linear-algebra 2017-10-11

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如何从一个.txt文件的注释读取数值数据为numpy的

假设我有一些.txt文件作为实验测量输出​​： Date: 160818 double polished Si 300 microns Power before sample: 62.7uW Power after sample: 33.0uW position y1 y2 power 1.00E-01 1.93E+07 1.17E+06 2.32E-05 2.00E-01 1.92E

python numpy text import scipy 2017-10-11

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将凹凸进给到numpy根

我试图确定一个多项式拟合，然后用np.roots解决结果多项式。然而，当将curve_fit数组提供给np.roots（）时，它告诉我有太多的参数。从np.roots（）文档中我明白它需要一个数组作为输入。 这是错误： 类型错误：根（）采用完全1个参数（6中给出） from scipy import optimize import matplotlib.pyplot as plt import

numpy scipy 2017-10-11

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SciPy的优化 - 查看步骤程序

期间我使用从scipy.optimize库minimize功能。 有没有一种方法来打印一些值时优化过程？像当前的x值，目标函数值，迭代次数和梯度评估次数。 我知道有些选项可以保存这些值，并在之后返回优化结束。但是，我可以在每一步看到他们吗？

python optimization scipy 2017-10-11

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使用scipy.optimize.linprog的线性编程返回次优解

我试图解决Python 2.7中的以下线性编程问题，并且由于某些原因，linprog没有返回正确的结果。 Minimize: -x2 -x3 使得： x0 + 0.33*x2 + 0.67*x3 = 0.5 x1 + 0.67*x2 + 0.33*x3 = 0.5 x0 + x1 + x2 + x3 = 1.0 这是我的代码： from scipy.optimize import li

python scipy linear-programming 2017-10-12

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使似然函数最大化

我想最大化关于theta参数的似然函数。似然函数被定义为： from scipy.optimize import minimize def prloglik(theta,n,r): N=theta;k=len(n) ar1=np.sum(np.log(np.array(range(N))+1)) ar2=np.sum(n)*np.log(np.sum(n)/(k*

python scipy minimize log-likelihood 2017-10-12

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Scipy eigsh为复杂输入矩阵返回错误结果

我想用scipy.sparse.linalg.eigsh使用shift-invert模式找到复杂矩阵的特征值和特征向量。在矩阵中只有实数，我可以得到与spicy.linalg.eigh求解器相同的结果，但是在添加虚部时，特征值会发散。一个微小的例子： import numpy as np from scipy.linalg import eigh from scipy.sparse.linal

python scipy complex-numbers eigenvalue eigenvector 2017-10-12

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对数据进行积分拟合

我试图将数据拟合到函数f（x）上，该函数是T上的积分。x是积分的上边界。我试图用scipy.curve_fit（）来完成它，但我不知道如何将我的积分写成可传递给curve_fit的函数。 我看过类似的问题，但没有看到符合我的问题的任何内容。 我无法为A和Ea提供任何猜测值，因为我根本不知道它们现在可能是什么。 from scipy import optimize import matplotli

scipy integral 2017-10-12

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如何使用花哨的索引

如何使用numpy的的幻想索引创建此创建numpy的数组，我想最快的性能： array([[ 1, 2, 3, 4, 16, 31], [ 2, 3, 4, 5, 17, 32], [ 3, 4, 5, 6, 18, 33], [ 4, 5, 6, 7, 19, 34], [ 5, 6, 7, 8, 20, 35], [ 6, 7, 8,

python arrays numpy scipy 2017-10-12

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在python上应用过滤器的音频样本

我试图迁移我的Matlab代码Python，但我有一些过滤功能的麻烦。 这里的上下文中： 我通过调用下面的函数创建了一个巴特沃斯滤波器（FC是带通的中心频率，q其品质因数和Ñ其顺序）： def bandpass(fc, q, n): bw = fc/q low = fc - bw/2 high = fc + bw/2 return butter(N=n, W

python matlab numpy audio scipy 2017-10-12

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