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numpy配列内の各要素の発生数の要素ごとのカウントを、どの軸に沿って得ることができますか？「要素別」とは、配列の各値を、表示される回数に変換することを意味します。シンプル2D入力： [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 4, 5]] 万一出力： [[3, 3, 3], [3, 3, 3], [1, 1, 1]] 溶液はまた、所与の軸に対して作業する必要がありま

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scipyのsolve_bvpを開始できません

私はscipyのsolve_bvpを使って解決しようとしている8つの境界条件を持つ8つの微分方程式のシステムを持っています。連結軸を除くすべての入力配列の次元：とValueError：それと間違って何かがありますように、私は次のエラーメッセージを取得していますので、それは、見えますしかしあなたは、私が import numpy as np from scipy.integrate import

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scipy convolveはxに依存します

私は対数正規PDFとガウスPDFをコンボリューションしようとしています。 Iそのためには、次のように関数を定義した：赤い線が対数正規PDF、グリーンラインガウスです： def PDF_log(x,sig,mu): # log normal PDF mu = np.log(mu) return((1/x)*(1/(sig*np.sqrt(2*np.pi))) * np.exp(

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Python：疑似ランダムシーケンスの代替

ちょっと、次の問題があります。私は大きなパラメータ空間を持っています。私の場合、私は10次元のようです。しかし、単純化するために、私は3つの変数x1、x2、x3を仮定します。それらは1から10までの離散的な数です。今度はすべての可能なパラメータの組み合わせを作成し、後処理に使用したいと思います。私の実際のケースでは、それはあまりにも多くの組み合わせです。だから、私は探索空間を減らすために疑似ランダ

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scipyのダウンロードカーブフィットの最適化は、対数スケールが

値だから私はこの方程式にデータポイントのセットに合うようにしようとしていますのために働いていません1）---ショックリーダイオードの式私は与えられたデータの束に。 VとIの値を知っているので、Ioとnの値を最適化して、私が与えられたデータセットと密接に一致するデータを取得する必要があります。しかし、scipy最適化曲線フィットは、私にはn =〜1.15とIo =〜1.8E-13の値を与えず、代

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numpyとscipyを使用してイメージ上のウィンドウ付き確率質量関数を計算する

私はいくつかのウィンドウ処理を実行したいnumpyで2Dイメージ配列から始めます。私は、ベクトル化されたアプローチを探しています。ウィンドウごとにまず確率質量関数を計算し、その中心ピクセルをその質量関数上の演算に置き換えます。さらに、それはlog(x)のような非線形演算で動作する必要があります。たとえば、次の3x3ウィンドウを与えられた：p(1) = 0.33, p(2) = 0.33, p(3)

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APIリクエストを介してスパム行列numpyを効率的に送信する

いくつかの巨大な行列をhttpとJSONを通じてサーバー間の通信に送信する必要があります。私はnumpyとscipyでPython 3.xで作業しています。これを行うための標準的な方法はありますか？インデックスを送信して、何らかの方法で2番目のサーバーの行列を再構築して完全な行列を得ることができたと思いますが、カスタムコードを使用してホイールを再作成しないでください。ありがとうございます。

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私はそれが否定的でなければならないと信じているときに計算を正に計算する。どうしてこれなの？

次のコードでは、大部分のカウントに関係なく、正のスキューが得られますが、これはなぜですか？ https://en.wikipedia.org/wiki/File:Negative_and_positive_skew_diagrams_(English).svg から判断 import numpy as np from scipy import stats negativeSkew = np.

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sympyのlambdifyとscipyを使ったPython最適化インデックス付き和

私は、thisスレッドの提案された答えの混合ソリューションを探しています。最初のコードスニペットは、変数の数が変更される2番目のコードスニペットのプロパティを使用して、より象徴的な方法を使用しています。このため、変数nの数が変わる可能性があります。 from sympy import * from scipy.optimize import minimize from sympy.utilit

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なぜintegrate.quad（λx：x * exp（-x ** 2/2）/ sqrt（2 * pi）、0.0、100000）は0を返すのですか？

この関数は0からinfまで正の値をとります。なぜなら、1000より大きい値は0になり、それは合理的ではありません。 import scipy.integrate as integrate from math import * integrate.quad(lambda x: x*exp(-x**2/2)/sqrt(2*pi), 0.0, 1000) Out[52]: (0.3989422