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私はthis questionと同じ問題を抱えていますが、最適化問題には1つのみでいくつかの制約を追加したくありません。 x1とx2の合計が5より小さく、x2が3より小さいという制約をもってx1 + 5 * x2を最大化したいのですが（実際の問題ははるかに複雑であり、これだけで投げられるわけではありません;問題を説明する...）。私はこのような醜いハックにすることができます：1が期待するよう

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scipy.minimize - コスト関数と反復を得る？

コールバックを使用せずにコスト関数を再実行することなく、scipy.minimizeを使用して反復ごとにコスト関数にアクセスする方法はありますか？ options.dispは、これを行うことを意図しているようですが、オプティマイザが終了メッセージを出力するだけです。をio.StringIOと一緒に使用してデータを収集して解析しても問題ありませんが、各繰り返しでコスト関数に効率的にアクセスする方法

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3DサーフェスBスプライスPython scipy bisplrepの最大点を求めます。 sprootを使用できますか？

私は、bisplrepを使用して作成された3DサーフェスBスプラインのすべてのローカル最大値のx、y座標を探したいと思います。 splreとsplrootを使用して、単一変量B-Splineを検索します。 bisplrepの最大値と最小値はどのようにして検出されますか？私のコードは以下の通りです。 tck = interpolate.bisplrep(X, Y, sensor_counts, s

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lognormalとexp（normal）の確率密度の等価性

対数正規分布の等価性を正規分布の指数で見たいと思っています。私は、次のパラメータ化次に、対応するドキュメントからscipyのダウンロードパッケージを使用します。 s = sigma scale = exp(mu) ここthe linkです。私はこのパラメータ化を使用するとき、対数正規分布をプロットすることから正規分布と対数正規分布の対数をプロットすることから偏差を見つけることはないと思います

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CythonでScipy関数をコンパイル

私はPython 3.4でシミュレーションを実行しています。これは、疎な配列（csr形式）と密なベクトルの間に多くのドット積を含みます。私は疎な行列のためにScipyを使用しています。他のものはnumpyです。 Cythonを使用すると、私がすべてを適切にcdefし、Pythonのやりとりを最小限に抑えた後（Cytが私に与えられたコードを修正するhtmlファイルを通って）大量のboost（〜6倍の

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SciPyの階層的樹状図を複数の閾値でクラスタに分割する

私はSciPyの樹状図を複数の閾値でいくつかのクラスタにカットしたいと考えています。私はfclusterを使用しようとしましたが、1つのしきい値だけをカットすることができます。（ここで私は、たとえば、別の質問から取ってきたコードの一部である。） import pandas data = pandas.DataFrame({ 'total_runs': {0: 2.489857755536

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Python：リスト内のすべての要素が特定の時刻に存在するかどうかを確認します

私は以下の質問をします。私はこのような範囲のリストがあります： parameterRanges2 = [(1,5),(1,5),(1,7),(1,7),(0,10),(1,20),(1,3),(0,1)] をそして私はこのようなnumpyの配列があります。 arr = np.array([[2.0,4.0,3.0,5.0,1.0,3.0,2.0,4.0,2.0,4.0,3.0,5.0,1.0,

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SciPyに画像がありません

ndimageパッケージをSciPyからインポートして、最大フィルタを使用しようとしました。しかし、SciPyにはこの部分が欠けています。私も（別途）、同様にこれらを試してみました from scipy.linalg import _fblas ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found. ：私は

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PythonはCSVファイルを読み込みません。

私は現在、Pythonの初心者コースです。 genfromtxtやその他の事前に書かれたファイル読み取り機能を使用せずに、データファイルの内容を浮動小数点配列data2に読み込むように指示しています。したがって、ファイルオブジェクトを作成し、アクセス、変換などのために文字列メソッドを使用する必要があります。最初の列を浮動小数点数としてyyyy-mm-ddにします。私はこのようなことをどうやってやる

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加重リストに正規分布を適合させる

私はデータ点数が多いので、データに正規分布を当てはめたいと思います。 scipyにはstats.norm.fitメソッドがありますが、これにはデータポイントのリストが1つ必要です。何かのように私のデータが2つのリストに含まれているのに対し、 data = [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 5] のようなものです。 values =