scipy curve_fitting错误地使用了扩展数据数组
scipy curve_fitting是scipy库中的一个函数，用于进行曲线拟合。它的正确使用方法是传入原始数据数组和拟合函数，然后返回拟合后的参数值。
然而，如果错误地使用了扩展数据数组，可能会导致拟合结果不准确或出现错误。扩展数据数组是指在原始数据数组的基础上添加了额外的数据点，这些数据点可能是无效或不相关的。
为了避免错误地使用扩展数据数组，我们应该仔细检查传入curve_fitting函数的数据。确保只传入原始数据数组，而不是包含扩展数据的数组。
对于scipy curve_fitting的正确使用，可以按照以下步骤进行：
- 导入scipy库中的curve_fit函数：
from scipy.optimize import curve_fit - 定义拟合函数，该函数接受自变量和拟合参数作为输入，并返回预测值：
def func(x, *params): - 调用curve_fit函数进行拟合，传入拟合函数、原始数据数组和初始参数值（可选）：
params, params_covariance = curve_fit(func, xdata, ydata, p0=initial_params) - 获取拟合后的参数值：
print(params)
在实际应用中，scipy curve_fitting可以用于各种曲线拟合问题，例如拟合指数函数、多项式函数、正弦函数等。它在科学计算、数据分析、信号处理等领域都有广泛的应用。
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我正在写一个程序，其中在某些点上使用了Scipy CubicSpline例程，因为使用了Scipy例程，所以我不能在我的整个程序上使用Numba @jit。 我最近遇到了@overload功能，我想知道它是否可以这样使用， from numba.extending import overload
from numba import jit
from scipy.interpolate import CubicSpline
import numpy as np
x = np.arange(10)
y = np.sin(x)
xs = np.arange(-0.5, 9.6, 0.1)
de
浏览 32提问于2019-12-25得票数 2
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我可能误解了Python中广播的工作方式，但我仍然会遇到错误。
scipy提供了许多包含两个参数的“特殊函数”，特别是eval_XX(n, x[,out])函数。请参阅
我的程序使用了许多正交多项式，所以我必须在不同的点计算这些多项式。让我们以具体的例子scipy.special.eval_hermite(n, x, out=None)为例。
我希望x参数是一个矩阵形状的(50, 50)。然后，我想在几个点上评估这个矩阵的每一个条目。让我们将n定义为一个numpy数组narr = np.arange(10) (其中我们将numpy导入为np，即import numpy as np)。
所以，打
浏览 1提问于2015-05-06得票数 1
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我正在编写代码，其中包括在数组中查找局部最大值/最小值的算法。但是我找不到合适的函数。 首先，我在scipy.signal中使用了argrelextrema。 b = [6, 1, 3, 5, 5, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 1, 1, 9, 10, 10, 9, 8, 7, 7, 13, 10]
scipy.signal.argrelextrema(np.array(b), np.greater)
scipy.signal.argrelextrema(np.array(b), np.greater_equal)
scipy.signal.argrelextrema(np.arr
浏览 12提问于2019-01-27得票数 1
我在使用scipy.interpolate.griddata时遇到了一个错误。我的目标是准备使用matplotlib进行轮廓绘制的数据。我已经读过，最好的执行方法是在传递到网格数据之前使用linspace将arrays 1D数组分开。
我的x值和y值的最小值和最大值被用来输入到linspace中，以便为GIS映射目的保持协调一致(不确定这是否有必要将数据点放在与网格协调的xy区域中，但正在以任何方式这样做)。
文件Watertable是作为带有x、y和z值的numpy数组导入的。Z作为一个直线数组列索引提供给网格数据。
我遇到错误"valueError:输入数据点的无效形状“
我相信这
浏览 2提问于2015-08-23得票数 4
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我已经使用了
sklearn.preprocessing.OneHotEncoder
要转换某些数据，输出为scipy.sparse.csr.csr_matrix，如何将其与其他列合并回原始数据帧？
我试着使用pd.concat，但是我得到了
TypeError: cannot concatenate a non-NDFrame object
谢谢
浏览 3提问于2016-05-01得票数 46
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Numba jit和Scipy
、、、、
我在这里找到了一些关于这个问题的帖子，但大多数都没有一个有用的答案。
我有一个3D NumPy dataset [images number, x, y]，其中像素属于类的概率存储为浮点数(0-1)。我想纠正错误的分割像素(高性能)。
概率是电影的一部分，在电影中，物体从右向左移动，并可能再次返回。基本思想是，我用高斯函数或可比函数来拟合像素，并查看大约15-30幅图像( i-15 : i+15，x，y )。如果前面的5个像素和下面的5个像素在这个类中被分类，那么这个像素也很可能属于这个类。
为了说明我的问题，我添加了一个示例代码，计算结果时不使用numba
from scipy.optimi
浏览 4提问于2020-08-03得票数 0
我正在尝试使用python实现一个逻辑分类器。目标是使用mnist手写数字数据集训练算法来识别数字0-9。然而，fmin_cg似乎改变了我的输入参数的维度。我尝试过重塑cost()和gradient()中的论据，但没有成功；只是出现了更多错误。
from scipy.io import loadmat
from numpy import shape, zeros, ones, dot, hstack, vstack, log, transpose, kron
from scipy.special import expit as sigmoid
import scipy.optimize
d
浏览 1提问于2015-05-23得票数 0
为什么下面的网格数据调用失败了？
import scipy.interpolate
import numpy as np
grid_vals = np.meshgrid(*([np.linspace(-1,1,200)] * 3))
interp_vals = scipy.interpolate.griddata(np.random.randn(50,3), np.random.randn(50), grid_vals, 'linear')
出现以下异常: ValueError: xi中的维数与x不匹配
如果我将xi (grid_vals)参数转换为tuple：
interp_
浏览 1提问于2014-04-11得票数 15
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问题概要:当试图使用scipy.optimize.fmin_bfgs最小化(优化)函数时，该函数将抛出一个
derphi0 = np.dot(gfk，pk) ValueError：矩阵不对齐
错误。根据我的错误检查，这发生在通过fmin_bfgs进行的第一次迭代的末尾--就在返回任何值或调用回调之前。
Configuration: Windows Python3.2.2 SciPy 0.10IDE=
详细描述：，我正在使用scipy.optimize.fmin_bfgs来最小化简单逻辑回归实现的成本(从Octave转换到Python)。基本上，成本函数称为cost_arr函数，梯度下降在g
浏览 3提问于2012-01-06得票数 15
我得到两个数据，我想把它作为一个.mat文件，所以我使用了模块scipy.io和scipy.io.savemat，但是当我打开该文件时，我得到了以下内容：
我想要两个列作为950x1而不是1x950
这是代码：
import scipy.io as sio
x = Ramanshift1[64:1014]
Hem_I_Nor = pd.Normalization(y3_arpls)
sio.savemat(Hem_path+'/matdata.mat',{'ramanshift':x,'ramanspectra':Hem_I_Nor})
X来自
浏览 2提问于2018-11-12得票数 1
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import xlrd, xlwt
import scipy as sp
import scipy.io
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
from scipy.sparse import csc_matrix
%matplotlib inline
FileString = r'/content/drive/MyDrive/Thesis/EXIOBASE_3rx_aggLandUseExtensions_2015_pxp.mat'
MRIO = scipy.io.loadmat(F
浏览 3提问于2021-04-22得票数 0
2回答
Numba中的稀疏矩阵
、、、、
我希望使用Numba ()来加速我的机器学习算法(用Python编写)。请注意，该算法将稀疏矩阵作为其输入数据。在我的纯Python实现中，我使用了csr_matrix和来自Scipy的相关类，但显然它与Numba的JIT编译器不兼容。
我还创建了自己的自定义类来实现稀疏矩阵(这基本上是(index，value)对的列表)，但它仍然与Numba不兼容(即，我收到了一些奇怪的错误消息，说它不能识别扩展类型)
有没有一种替代的，简单的方法来实现稀疏矩阵，只使用numpy (而不是求助于SciPy)，并且与Numba兼容？任何示例代码都将不胜感激。谢谢!
浏览 2提问于2013-10-17得票数 17
我使用scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b()来最小化函数已经有一段时间了，但是最近我遇到了一种以前没有注意到的行为。在优化一些新函数的同时，内存使用量随着迭代次数的增加而不断增加。例如，到第1500次迭代时，内存使用量增加了x100，在某些情况下，我不得不在内存耗尽之前停止优化。作为参考，我以前运行过scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b()来优化其他函数，而且内存使用量从未增加过。
根据我如何理解这个函数的工作原理，它应该在每次迭代中执行类似的计算，所以我不明白为什么内存使用量会增加。
是否期望这种行为，或者这可能是某种内存泄漏(无论是在fmin_l_
浏览 3提问于2016-02-25得票数 1
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我有一个时间序列数据
我正试图找到它给出的键错误:在尝试获取值时对齐的fft .But
我的数据如下
这是代码：
import datetime
import numpy as np
import scipy as sp
import scipy.fftpack
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
temp_fft = sp.fftpack.fft(data3)
浏览 5提问于2022-04-01得票数 3
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两两距离与残差计算优化
、、、
我有一个计算数据(X，Y，Z)的成对距离和残差的代码。数据相当大(平均7000行)，因此我感兴趣的是代码效率。我的初始代码是
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import pandas as pd
import, numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
root = tk.Tk()
root.withdraw()
file_path = filedialog.askopenfilename()
data = pd.read_exc
浏览 1提问于2017-01-18得票数 3
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我有一个数据数组。我检查了它是否为正态分布：
import sys
import scipy
from scipy import stats
from scipy.stats import mstats
from scipy.stats import normaltest
Data = []
for line in open(sys.argv[1]):
line = line.strip()
Data.append(float(line))
print scipy.stats.normaltest(Data)
输出为：(36.444648754208075，1.2193968
浏览 1提问于2015-11-30得票数 1
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从这里找到的帖子的后续：2D histogram coloured by standard deviation in each bin 我想通过在Python中标签值低于某个阈值的点的分数来给2D网格中的每个bin着色。 请注意，在此数据集中，每个点都有一个介于0-1之间的连续标签值。 例如，这是我制作的直方图，其中颜色表示每个bin中所有点的标签值的标准差： ? 完成此操作的方法是使用 scipy.stats.binned_statistic_2d() (请参阅：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.s
浏览 9提问于2019-01-09得票数 2
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当我在scipy中使用root-finder时，我似乎得到了一个错误。我想知道有没有人能指出我做错了什么。
我正在寻找根的函数只是一个简单的例子，并不是特别重要。
如果我使用scipy 0.9.0运行此代码：
import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
tmpFunc = lambda xIn: (xIn[0]-4)**2 + (xIn[1]-5)**2 + (xIn[2]-7)**3
x0 = [3,4,5]
xFinal = fsolve(tmpFunc, x0 )
print xFinal
我得到以下错误消息：
Trac
浏览 3提问于2012-05-09得票数 1
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我使用loadmat函数将matlab数据文件加载到python中。
from scipy.io import loadmat
data = loadmat('data.mat')
fields = data['field']
fields的类型是numpy.ndarray
print 'fields type={}'.format(type(fields))
print 'fields dtype={}'.format(fields.dtype)
print 'fields shape={}'.form
浏览 3提问于2016-06-23得票数 5
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2回答
我有许多组成scipy.coo_matrix的索引和值。索引/值是从不同的子例程中生成的，并且在移交给矩阵构造函数之前被concatenated在一起：
import numpy
from scipy import sparse
n = 100000
I0 = range(n)
J0 = range(n)
V0 = numpy.random.rand(n)
I1 = range(n)
J1 = range(n)
V1 = numpy.random.rand(n)
# [...]
I = numpy.concatenate([I0, I1])
J = numpy.concatenate
浏览 1提问于2017-02-27得票数 0
1回答
集特殊功能与绘图于一体
、、、、
我正试图设计一个特别的整体(如。函数和我的最小代码如下所示。
#!/usr/bin/env python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.integrate as integrate
import scipy.special as sp
from scipy.special import jn
#x = np.arange(0.0, 10.0, 0.1)
U = np.linspace(0,10,1000)
#Delta = U**2
#Delta = U-4+8*integrate.qu
浏览 5提问于2017-07-09得票数 0
1回答
用指数函数拟合时间序列数据
、、、、
我必须将以下指数函数拟合到时间序列数据()中。
$C(t)$ = $C_{\infty} (1-\exp(-\frac{t}{\tau}))$
我想要计算C(t)达到$C_{\infty}$的时间尺度$\tau$。我想请教一下如何计算$\tau$。我找到了一个使用曲线拟合的示例。但是我不确定如何在scipy中使用curve_fit库来设置上述问题。
浏览 20提问于2021-04-13得票数 0
经过几天在互联网上寻找答案，当然，在overflow中，我写下了这篇文章。我希望有人能帮助我。我用scipy.optimize编写了一个小程序，将我从化学实验中获得的一些数据与一个数学模型进行了拟合。然后，我从数据和拟合中得到了点的曲线图。当我在空闲上运行它时，一切都正常，当我从windows命令运行时也是如此。事情是这样的，我想做一个.exe文件，这样我就可以和我的大学同学分享我的程序。为此，我使用了pyinstaller。当我运行pyinstaller使mi .exe文件一切正常时，但当我想从windows命令运行它时，我得到以下输出： Traceback (most recent ca
浏览 312提问于2021-01-07得票数 5
1回答
从FFT中获取振幅最大的频率
、、、、
我有x，y，z轴形式的原始加速度计数据，它是平滑的，我应用了带通滤波器。现在我想将其转换为频域信号，并使用scipy.fftpack.fft进行快速傅立叶变换。
sampling_frequency = 32
def fft(acc_data):
N = len(acc_data)
fft_data = sp.fftpack.fft(acc_data)
freqs = sp.fftpack.fftfreq(N)
plt.bar(freqs, np.abs(fft_data))
plt.xlabel('Frequency in Hertz [Hz]')
浏览 3提问于2019-04-16得票数 2
2回答
我正在尝试在AWS Elastic Beanstalk上启动Python Flask应用程序。一切正常，直到我将这一行添加到我的一个模块中：
import scipy.optimize
如果我添加该行，我会在错误日志中得到以下消息：
Script timed out before returning headers: application.py
我相信SciPy已正确安装，因为我已经通过SSHed连接到EC2实例，并确认它已在/opt/python/run/venv/lib/python2.7/site-packages中列出
在虚拟环境仍处于激活状态的情况下，我还运行了一个使用SciPy功
浏览 0提问于2014-03-16得票数 5
3回答
我正在尝试插值一个包含掩码数据的二维数组。我已经使用了SciPy模块的一些方法，包括interp2d、bisplrep/bisplev以及RectBivariateSpline。作为附加信息，我的数据是一个规则数组，这意味着网格具有相同的维度(在本例中为1:X1：)。
话虽如此，有没有办法用Python插值来避免数组中的屏蔽数据？我仍然是使用Python和NumPy/SciPy模块的新手。
浏览 0提问于2016-03-05得票数 5
2回答
我正在尝试在使用scipy.optimize最小化时看到优化的进展。
我想要创建一个类，其中我使用了一些存在于实际优化函数之外的变量--函数- x_it就是其中之一，每次迭代之后，新的x向量应该与前一个向量连接起来。我这样做是因为我想用matplotlib (不在下面的代码中)来评估这个迭代，并且因为with不允许回调函数用于某些优化-方法：
class iter_progress:
x_it=[]
def __init__(self):
pass
def build_iter():
import numpy as np
浏览 9提问于2014-06-09得票数 1
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我使用python将函数与我的数据集相匹配。我的代码在函数的定义中添加了整数curve_fit ()之前，使用了scipy.integrate.quad()函数，并安装了函数。我检查了为什么它给了我一个错误“提供的函数不返回一个有效的浮点数。”如果我不从数据集中传递一个变量来拟合我的曲线，那么代码就可以正常工作。如果我将任意值设置为5. here：scipy.integrate.quad(args(5.))而不是Xi，那么它将再次完美地工作。这是我的密码，请帮帮我！
from scipy import integrate
calka = lambda z, vz, t: np.exp(-1.*
浏览 0提问于2015-07-30得票数 1
我最近从在mac上使用自制的python切换到使用anaconda，并且在对角化大型(Ish)矩阵时开始出现错误。使用大约3000x3000个条目以上的矩阵调用scipy.linalg.eigvalsh(A)时会出现错误：
$HOME/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/linalg/decomp.pyc in eigvalsh(a, b, lower, overwrite_a, overwrite_b, turbo, eigvals, type, check_finite)
762 overwrite
浏览 8提问于2017-12-16得票数 2
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我想在t=0..3和y(t=0)=1之间求解ODE /dt= -2y + data(t)。
我编写了以下代码：
import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
from scipy.interpolate import interp1d
t = np.linspace(0, 3, 4)
data = [1, 2, 3, 4]
linear_interpolation = interp1d(t, data)
def func(y, t0):
print 't0', t0
return -2*y +
浏览 5提问于2014-07-30得票数 2
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1回答
我用np.save('X', X)保存了一个枕形的csr矩阵。当我用np.load('X.npy')加载它时，我得到了以下内容：
array(<240760x110493 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>' with 20618831 stored elements in Compressed Sparse Row format>, dtype=object)
但是，我不能使用索引(如X[0,0]或X[:10,:10] or X[0]都给出
浏览 8提问于2016-02-12得票数 1
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我对SciPy包有问题。我尝试这样使用scipy包中的ndimage：
from scipy import ndimage
但是它与dll和etc有一些问题(这个问题都没有太多的信息，所以我决定卸载SciPy并重新安装它)。我使用了pip uninstall。但是现在当我做一个安装时，它会喊：
当我做pip freeze时，它根本不显示SciPy。有人能告诉我是怎么回事吗？
附注：
scipy目录出现在Pycharm中，其中包括ndimage目录
浏览 8提问于2017-02-23得票数 0
1回答
弹力豆茎剪断。*默默失败
、、、、
恕我直言，我面临的这个问题有很多细微的细微差别，使我很难表达出来。
首先，应用程序：应用程序是一个简单的烧瓶应用程序。默认的GET /路由只返回一个对象响应(静态)，并且不调用SciPy或任何其他库(除了Flask )。然后有一个POST路由，如果用正确的架构调用它，它将运行一个模型(从另一个本地文件导入到application.py )。该模型使用SciPy、Matplotlib和Numpy。
简单地说，在application.py启动时唯一发生的事情是导入.py和“模型”.py，它们反过来导入matplotlib、numpy和一些sub的子组件。
EB环境：是运行Python2.7的t
浏览 3提问于2014-12-19得票数 2
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不同形状阵列的Numpy距离计算
、、、、
我不确定我的标题是否正确，但基本上我有一个引用坐标，格式为(x，y，z)，还有一个大的列表/坐标数组。我需要得到每一个之间的欧几里德距离，所以在理论上，对于numpy和scipy，我应该能够做一个操作，例如：
import numpy, scipy.spatial.distance
a = numpy.array([1,1,1])
b = numpy.random.rand(20,3)
distances = scipy.spatial.distance.euclidean(b, a)
但是我没有得到一个数组，而是得到了一个错误：ValueError: Input vector should
浏览 1提问于2018-07-09得票数 1
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Scipy的pdist函数需要一个形状均匀的numpy数组作为输入。 工作示例： from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.spatial.distance import squareform
#Example distance function.
def dfun(u, v):
return u.sum() + v.sum()
dat0 = np.array([-1, 1,-3, 1])
dat1 = np.array([-1, 1,-3, 1])
dat2 = np.array([ 1, 1, 1, 1])
da
浏览 42提问于2021-08-05得票数 1
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我正在将一些MATLAB代码翻译成Python，并且我需要访问数据结构。使用scipy，我需要将用户输入字符串连接到文件名中：
cb_data = scipy.io.loadmat('./cb_data/' + subj_id + '_cb_AAAD_V2.mat' , 'rb')
其中subj_id是来自用户输入的变量。我也尝试过直接输入用户输入，但返回了相同的错误
File "/Users/pproctor/anaconda/PythonScripts_conda/get_num_trials.py",line 36, in
浏览 16提问于2016-07-21得票数 1
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3回答
如果我对numpy.zeros矩阵做同样的操作，它就能工作。但对于枕骨稀疏矩阵，它不起作用。为什么？
import scipy.sparse as sparse
import scipy as sp
a = sparse.lil_matrix((3,3), dtype=int)
a[0,0] = 0
a[1,1] = 1
a[2,2] = 2
b = a.sum(0)
bo = (-b).argsort()
ao = sp.take(a, bo, axis=1)
我知道错误：
ValueError: axis(=1) out of bounds
为什么这不起作用。有人能告诉我怎么修吗？或者用枕
浏览 9提问于2016-02-14得票数 0
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2回答
非线性回归中的标准误差
、、、
我一直在用Python做一些蒙特卡洛物理模拟，但我无法确定非线性最小二乘拟合系数的标准误差。
最初，我在我的模型中使用了SciPy的scipy.stats.linregress，因为我认为它将是一个线性模型，但注意到它实际上是某种幂函数。然后我使用了自由度为2的NumPy的polyfit，但是我找不到任何方法来确定系数的标准误差。
我知道gnuplot可以为我确定错误，但我需要对30多种不同的情况进行拟合。我想知道有没有人知道让Python从gnuplot中读取标准错误的方法，或者有其他库可以使用吗？
浏览 1提问于2011-08-20得票数 8
我阅读了一些关于scipy.misc.imresize在早期版本中被删除的线程，以及您必须如何使用Pillow。下面是生成错误的代码行。
image_gray_resized = scipy.misc.imresize(arr=image_gray, size=fraction, interp='bicubic')
在我看到的例子中，这个语句的枕头版本只使用两个参数，而我的版本使用了三个参数。我不知道如何才能使它在枕头上工作，因为我不知道参数是如何在
scipy.misc.imresize(*args, **kwds)
和枕头版
numpy.array(Image.fromar
浏览 9提问于2021-05-20得票数 0
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上下文：
使用麦迪逊项目实际人均国内生产总值数据集，用最小二乘法推导出下列方程: 0.012406 + _0.005132_ln(g) - _0.006304_ln(g)**2
在我试图预测不同经济群体到2050年的人均国内生产总值时，我参考了本文的方法"Tilman等人10.1073/pnas.1116437108“，说明他们是如何试图解决与微分方程相同的问题: dG/dt = G(-0.6284 +0.157inG- 0.0093ln(G)^2 )。
我用同样的方式转换了我的最小二乘：-0.012406_g + g_0.005132_math.log(g) - g_0.006304
浏览 11提问于2022-06-27得票数 0
我有一个Pandas DataFrame，列“时间”和“当前”。它还有很多其他列，但我不想在这个操作中使用它们。所有的价值都是浮动的。
df[['time','current']].head()
time current
1 0.0 9.6
2 300.0 9.3
3 600.0 9.6
4 900.0 9.5
5 1200.0 9.5
我要计算电流随时间的滚动积分，这样，在每一个时间点上，我得到积分到电流的那个点随时间的推移。(我意识到这个特别的操作很简单，但这是一个例子。我
浏览 17提问于2022-05-24得票数 2
1回答
python爱好者们好！
我目前正在从事信号过滤的研究工作，并决定使用SciPy。没什么特别的，只是日常工作的自动化。
所以，下面是代码
from scipy.signal import medfilt
print(medfilt([2,6,5,4,0,3,5,7,9,2,0,1], 5))
但问题是返回的序列计算错误。
SciPy: [ 2. 4. 4. 4. 4. 4. 5. 5. 5. 2. 1. 0.]
Me : [ 5. 4.5 4. 4. 4. 4. 5. 5. 5. 2. 1.5 1.]
这似乎是，包的开发人员搞砸了一个细节。当孔径(以SciPy表示的核函数)大于要分析的窗口
浏览 2提问于2014-07-05得票数 8
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作为第一次尝试使用scipy.optimize.brentq，我尝试了以下几点：
scipy.optimize.brentq(lambda x: x**3, -0.09, 0.01)
输出是
RuntimeError: Failed to converge after 100 iterations.
当然，我可以让它尝试更多的迭代，使间隔更短，等等。但是，这是一个行为良好的函数，我在相对较小的间隔内使用了默认的迭代次数。在这种情况下，期望一个解决方案是不是太过分了？
我要补充的是，根据this的文档，当发现函数变化符号的间隔时，这个算法是推荐用于一维问题的算法。
浏览 2提问于2014-09-05得票数 2
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我想知道有没有办法在我的python模块中包含一个纯python包: numpy和scipy。我正在使用scipy函数loadmat来解析来自.mat文件的数据，并且我希望将scipy和numpy包含在一个包中，以便跨多个操作系统分发。我的第一次尝试涉及到从C:\Python27\Lib\site-packages复制文件夹，并将这些包包含在我的setup.py中。但是，这会导致以下运行时错误：
Traceback (most recent call last):
File "mat2csv.py", line 9, in <module>
import
浏览 0提问于2014-08-13得票数 0
根据scipy.ndimage.map_coordinates的文档，
坐标数组用于为输出中的每个点查找输入中的对应坐标。输入在这些坐标下的值是通过要求的顺序的样条插值来确定的。
输出的形状是由坐标阵列的形状通过放下第一轴得到的。数组沿第一轴的值是输入数组中的坐标，在输入数组中找到输出值。
我有一个在三维网格(t，x，y)上定义的离散的三维函数；在这个三维网格的每一点上，这个函数都有一个唯一的值，除非它的值是零。
我有另一组数组，格式是熊猫数据，它有三列: t_new、x_new和y_new。
我想使用scipy.ndimage.map_coordinates插值函数，以便在上述数据集中显示
浏览 46提问于2022-08-30得票数 1
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我有一个包含x，y坐标列表的熊猫数据，我使用scipy.spatial找到数据中的最近点，给出一个额外的点。
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.spatial as spatial
stops = pd.read_csv("stops.csv")
pt = x,y
points = np.array(zip(stops['stop_lat'],stops['stop_lon']))
nn = points[spatial.KDTree(points).query(pt)[1]
浏览 3提问于2016-02-16得票数 1
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三次样条插值
、、
#plotted log values of Re and C(d)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([np.log(0.2),np.log(2), np.log(20), np.log(200), np.log(2000), np.log(20000)], [np.log(103), np.log(13.9), np.log(2.72), np.log(0.800), np.log(0.401), np.log(0.433)], 'r-^')
plt.ylabel('C(D)&#
浏览 0提问于2015-11-03得票数 0
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我目前正在寻找一种方法来构建几个kd树，以便快速查询一些n维数据。但是，我对scipy KD树算法有一些问题
我的数据由id -> {data: somedata, coordinate: x, y}组成
我希望能够根据坐标和k最近邻居的id进行查询，以及获得固定半径neghbour的id。从KDTree和cKDtree的scipy实现来看，这是不可用的。
我的其他选择是编写我自己的KD树，这不会很好，因为我只是我自己，或者...？
浏览 0提问于2013-01-14得票数 7
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我试图使用python处理一些数据，但经常遇到"MemoryError“。对于我的数据处理，我需要运行一个循环~400次。问题是，每次我进入这个循环20-30次，我就会得到"MemoryError“。在观看“任务管理器”时，当python.exe*32为1GB时，似乎会发生这种情况。我会使用64位python，但我需要的一些库只有32位。此外，在我用每个循环调用的主函数的末尾，我对我使用的几乎每个变量都使用了del函数。当"MemoryError“发生时，我必须完全退出解释器，否则，如果我再次尝试重新运行它，它就会自动在"MemoryError”中失败。
我使用
浏览 3提问于2014-04-21得票数 1
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我在斯威夫特分机里工作。我试图将数据附加到[[String: AnyObject]]类型的数组中。这是在扩展中的原因，因为我必须做很多次到数组的很多次。问题是，当我附加一个类型为：[String: AnyObject]的对象时，我得到了错误：Dictionary'<'String, AnyObject'>' Not Convertible to T (引号在那里，因为胡萝卜内部什么也没有显示)。
mutating func appendData(data: [String: [String: AnyObject]]?) {
if data !
浏览 3提问于2014-10-09得票数 1
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