- 2025年05月12日
- 星期一
dawei
我使用逻辑模型拟合数据点.由于我有时会有ydata错误的数据,我首先使用curve_fit及其sigma参数来包含我在拟合中的各个标准偏差. 现在我切换到了最小化,因为我还需要一些曲率拟合无法提供的拟合优度估计.一切都运作良好,但现在我错过了权衡最小平方的可能性,因
似乎如果它是相同的分发,从numpy.random绘制随机样本比从scipy.stats .-.rvs更快.我想知道两者之间的速度差异是什么？ scipy.stats.uniform实际上使用numpy,这里是stats中的相应函数(mtrand是numpy.random的别名) class uniform_gen(rv_continuous): def _rvs
有一种方法可以在Iron Python中使用NumPy / SciPy,使用 IronClad来执行/与CPython二进制文件进行通信.一个较新的项目, Python Tools for VS允许更快地与.NET IronPython程序集成,因为大多数NumPy / SciPy库功能已被手动移植到IronPython中.对同一页面的评论指
我想从scipy.integrate中重复计算一个使用dblquad的二维复数积分.由于评估次数相当高,我希望提高我的代码的评估速度. Dblquad似乎无法处理复杂的被积函数.因此,我将复数被积函分为实部和虚部： def integrand_real(x, y): R1=sqrt(x**2 + (y-y0)**2 + z**2) R
我正在使用scipy.optimize模块来查找最小化输出的最佳输入权重.从我看到的例子中,我们用单侧方程定义约束;然后我们创建一个’不等式’类型的变量.我的问题是优化包如何知道我的约束中的变量之和是否需要小于1或大于1？ … def constraint1(x): return x[0]+x[
我正试图使用非球面镜片配方将一个9点的云调到圆锥形： z(r) = r /(R*(1+sqrt(1-(1+K)*(r/R)))) 其中R是曲率半径,K是圆锥常数,r = sqrt(xy). K保持不变(已知值),R正是我正在寻找的.我从http://wiki.scipy.org/Cookbook/Least_Squares_Circle开始
当我尝试OLS适合这两个库时,我得到不同的r ^ 2值(确定系数),我无法弄清楚原因. (为方便起见,删除了一些间距)In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import statsmodels.api as sm In [4]: import scipy.s