mpmath

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pythonのmpmathモジュールを使う方法mpfを16進数で初期化するには？

mpmathのmpfオブジェクトの1つに非常に大きな16進数をロードしたいと思います。私は from mpmath import mp, mpf a = mpf('0x100') # starting small here を試してみましたが、それは故障： ValueError: could not convert string to float: '0x100' 単に長整数定数を使用す

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Cpmから直接mpmathを呼び出す

私はmpmathの特殊関数にCコードからアクセスしたいと思います。私は中間のpythonスクリプトを使ってそれを行う方法を知っています。例えば、超幾何関数を評価するために、Cプログラム：mpmath関数を呼び出す方法があります from mpmath import * def Gauss_2F1(a1, a2, b1, z): hpg= hyp2f1(a1, a2, b1, z)

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配列をmpfする方法は？

私が持っている： import numpy as np from mpmath import * mpf(np.array(range(0,600))) しかし、それは私がそれをやらせないであろう。 TypeError: cannot create mpf from array だから私は何をやるべき？本質的には、この配列を使用して、要素ごとに状況に応じて信じられないほど大きな数ま

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mpmathをBlenderの外部ライブラリとしてインストールするにはどうしたらいいですか？

Blenderでsympyを試してみたいと思っています（v2.76、Python 3.4.2 Console、Windows 8.1）。 Blender SEのanswer、GithibのZIP形式でsympyをダウンロードし、sympyフォルダをC：\ Program Files \ Blender \ 2.76 \ python \ lib \ site-packagesに移動しました。私は外

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特定のバージョンのPythonを拡張する（Linux Ubuntu/Unity）

私は最近、Ubuntu 11.10を入手し、EPD Python、Python 2.7（標準）、Python 3.2などのをPythonのいくつかのバージョンに入れました。私は主にEPDディストリビューションを使用しており、 mpmathモジュールでそれを拡張したかったのです。基本的には非常に簡単ですが、Linuxの場合は常にが標準の2.7または3.2バージョンにパッケージをインストールしま

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bitstringパッケージで '0'と '1'文字の文字列としてfloatを入力するにはどうすればいいですか？

私は、パッケージを使用したいbitstringとmpmath（または任意に設定した出力精度を保証する他の方法と丸めモードを指定）rcp、sqrt、sin、co S、ln、expの値を計算するために...フロートに入力はバイナリbitstringとして与えられ、バイナリbitstring答えを得る。これはC言語のMPFRですが、扱いやすさを考慮して、Pythonの浮動小数点高精度パッケージを探求し

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同じ精度でmpmathがgslよりも遅いのはなぜですか？そして結果は正しい？

私は単純にクローズン関数mpmathとgslをテストします。以下のコードは次のとおりです。 mp.prec = 53 time_begin = time.time() print "mpmath results:" print clsin(2,3.1415926535897327) print "time1:" print (time.time() - time_begin) time

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Pythonでmpmathに文字列としてfloatを渡すにはどうすればいいですか？

floatをmpmath.mpfに渡して、mp.findrootというルートを見つけたい場合は、何か問題があります。問題は、前の質問の話を続けて：Polynomial function cannot be solved by Python sympy import sympy omega = sympy.symbols('omega') from sympy import I import

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Python：大きな数を分けるとmpmathの精度が失われる

Chudnovskyアルゴリズムというというπアルゴリズムが出回った。 Pythonの実装はWikipediaに示されています。decimalパッケージにはPythonが付属しています。しかし最近私がGauss Legendreアルゴリズムをテストしたところ、mpmathパッケージは、高精度計算を扱うときにはdecimalよりも効率的に実行されることがわかったので、アルゴリズムがmpmathと動作