scipy

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目前，我正在研究我的畢業設計，但我的代碼有一些麻煩。有沒有人可以幫助我解決我的錯誤。我正試圖優化用水產生的利潤。我得到的錯誤是下面的一個（出現在如果行的約束）： TypeError: 'function' object has no attribute '__getitem__' 我的代碼： #constants Ymax=8 #tonne/ha ky=1.25 Numbas=3

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用於計數scipy.stats.binned_statistic_2d工作，但並不意味着

我有一個類似如下（散點圖）一些衛星數據：我現在想斌這個數據到規則的網格上時間和緯度，並且每個bin都等於落入其中的所有數據點的平均值。我一直在試驗scipy.stats.binned_statistic_2d，並對我所得到的結果感到困惑。首先，如果我將「count」統計信息傳遞給scipy binning函數，它看起來可以正常工作（最小代碼和下圖）。 id1 = np.ma.masked_whe

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SciPy的UnivariateSpline產生非常不準確的結果

的原有功能，繪製與 plt.plot(x_list, np.absolute(eig_function)**2); 產生分析純預期正弦函數： spl = UnivariateSpline(x_list, np.absolute(eig_function)**2); plt.plot(x_list, spl(xs)) 產生這不是預期的，從我的理解樣條應該導致更多數據點具有相同的值。爲什麼

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生成稀疏矩陣給出列表與字符串列表

假設與字符串列表的列表如下 docs = [["hello", "world", "hello"], ["goodbye", "cruel"]] 一個人如何去創建一個稀疏矩陣，其中每一行代表上述列表中的子列表和每列代表一個像子列表中的「殘忍」的標記字符串。我看着scipy文檔here和一些其他的stackoverflow帖子，但是，這一個是不清楚給我。 row_idx = 0

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如何有效地計算一系列不同長度（na內）之間的成對距離？

恢復這個問題：Compute the pairwise distance in scipy with missing values 測試用例：我想計算不同長度taht一系列成對距離被組合在一起，我必須這樣做最有效的可行方法（使用歐氏距離）。這使得它的工作可能是這個一個辦法： import pandas as pd import numpy as np from scipy.spatial.d

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問題配件使用SciPy的的曲線擬合在Python棚車功能

我不能得到這個棚車適合的工作...我得到「OptimizeWarning：參數的協方差無法估計類別= OptimizeWarning）」，輸出係數不會超出開始的猜測。 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數組打印類輸出？

我有這個類，它構建的分類功能，在文本求得所有載體的詞矢量 class MeanEmbeddingVectorizer(object): def __init__(self, word2vec): self.word2vec = word2vec self.dim = len(word2vec.itervalues().next()) def fit(s

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成功安裝SciPy的，但「從scipy.misc進口imread」給出導入錯誤：無法導入名「imread」

我已成功安裝SciPy的，numpy的，和枕頭，但我得到如下錯誤 ImportError: cannot import name 'imread'

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Scipy優化最小化迭代約束不認可x爲數組

參考我的代碼如下（只有原代碼的相關部分），因爲x0是一個4×3的數組，x也應該是相同的。但是我在constraint1中得到'標量變量無效索引'錯誤。我寫的制約反覆在回答做過scipy.optimize.minimize (COBYLA and SLSQP) ignores constraints initiated within for loop 沒有更好的（普通）的方式來寫的約束將是巨大的。

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scipy.stats.rv_discrete子類的實例在pmf（）方法上拋出錯誤

我想創建一個scipy.stats.rv_discrete的子類來添加一些其他方法。但是，當我嘗試訪問子類的pmf()方法時，會引發錯誤。請看下面的例子： import numpy as np from scipy import stats class sub_rv_discrete(stats.rv_discrete): pass xk = np.arange(2) pk