scipy

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目前，我正在研究我的毕业设计，但我的代码有一些麻烦。有没有人可以帮助我解决我的错误。我正试图优化用水产生的利润。我得到的错误是下面的一个（出现在如果行的约束）： TypeError: 'function' object has no attribute '__getitem__' 我的代码： #constants Ymax=8 #tonne/ha ky=1.25 Numbas=3

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用于计数scipy.stats.binned_statistic_2d工作，但并不意味着

我有一个类似如下（散点图）一些卫星数据：我现在想斌这个数据到规则的网格上时间和纬度，并且每个bin都等于落入其中的所有数据点的平均值。我一直在试验scipy.stats.binned_statistic_2d，并对我所得到的结果感到困惑。首先，如果我将“count”统计信息传递给scipy binning函数，它看起来可以正常工作（最小代码和下图）。 id1 = np.ma.masked_whe

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SciPy的UnivariateSpline产生非常不准确的结果

的原有功能，绘制与 plt.plot(x_list, np.absolute(eig_function)**2); 产生分析纯预期正弦函数： spl = UnivariateSpline(x_list, np.absolute(eig_function)**2); plt.plot(x_list, spl(xs)) 产生这不是预期的，从我的理解样条应该导致更多数据点具有相同的值。为什么

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生成稀疏矩阵给出列表与字符串列表

假设与字符串列表的列表如下 docs = [["hello", "world", "hello"], ["goodbye", "cruel"]] 一个人如何去创建一个稀疏矩阵，其中每一行代表上述列表中的子列表和每列代表一个像子列表中的“残忍”的标记字符串。我看着scipy文档here和一些其他的stackoverflow帖子，但是，这一个是不清楚给我。 row_idx = 0

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如何有效地计算一系列不同长度（na内）之间的成对距离？

恢复这个问题：Compute the pairwise distance in scipy with missing values 测试用例：我想计算不同长度taht一系列成对距离被组合在一起，我必须这样做最有效的可行方法（使用欧氏距离）。这使得它的工作可能是这个一个办法： import pandas as pd import numpy as np from scipy.spatial.d

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问题配件使用SciPy的的曲线拟合在Python棚车功能

我不能得到这个棚车适合的工作...我得到“OptimizeWarning：参数的协方差无法估计类别= OptimizeWarning）”，输出系数不会超出开始的猜测。 import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def box(x, *p): height, center, width = p retur

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使用numpy python数组打印类输出？

我有这个类，它构建的分类功能，在文本求得所有载体的词矢量 class MeanEmbeddingVectorizer(object): def __init__(self, word2vec): self.word2vec = word2vec self.dim = len(word2vec.itervalues().next()) def fit(s

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成功安装SciPy的，但“从scipy.misc进口imread”给出导入错误：无法导入名“imread”

我已成功安装SciPy的，numpy的，和枕头，但我得到如下错误 ImportError: cannot import name 'imread'

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Scipy优化最小化迭代约束不认可x为数组

参考我的代码如下（只有原代码的相关部分），因为x0是一个4×3的数组，x也应该是相同的。但是我在constraint1中得到'标量变量无效索引'错误。我写的制约反复在回答做过scipy.optimize.minimize (COBYLA and SLSQP) ignores constraints initiated within for loop 没有更好的（普通）的方式来写的约束将是巨大的。

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scipy.stats.rv_discrete子类的实例在pmf（）方法上抛出错误

我想创建一个scipy.stats.rv_discrete的子类来添加一些其他方法。但是，当我尝试访问子类的pmf()方法时，会引发错误。请看下面的例子： import numpy as np from scipy import stats class sub_rv_discrete(stats.rv_discrete): pass xk = np.arange(2) pk