scipy

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私は逆ラプラス変換をライブラリに頼らずに手動で計算したかったのです。具体的には、私はバイラテラルラプラス逆変換を計算したかったのです。私は自分の理解を確認したいと思って、手動で次のように試しましたが、答えに合っていません。どこが間違っていますか？ 1 /（s-a）のラプラス変換を計算します。私は答えがでであることを知っています。私の試み： a = 2 t = 0.5 f = lambda s:

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numpi/scipyのMATLABのpcacov？

私はnumpy/scipyのどの関数がMATLABのpcacov（）に対応しているのだろうと思っていました。対応するものがなければ、その機能を実装する最善の方法は何でしょうか？ありがとうございます！

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numpyを使ってPythonで行列を反復する

5つの異なる行列を反復して結果の行列を生成したいのですが、最初にすべての行列の最初の値をとり、これらの値の平均をとって結果を最初の値結果の行列。誰もがnumpyライブラリを使用して、Pythonでこれを行う方法を伝えることができますか？

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別のバージョンのscipyで使用されている

別のバージョンのscipyでappendの機能に関して質問があります。私がPython 2.7.3とscipy 0.10.1（numpy1.6.2）で以下のスクリプトを使用しても、すべてうまくいきます。 a=(1,2,3);b=(4,5,6);append(a,b,1);array([1,2,3,4,5,6]) a=[];b=(4,5,6);append(a,b,1);array([4,5,6]

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ScipyのKd-tree関数を使用してK-Nearest Neighbors（KNN）をスピードアップする方法

Scipy's Kd-treeを使用してKNN検索を高速化する方法を検討していますが、ツリーを作成し、2）ツリーを使用して検索をスピードアップします。私はNetflixトレーニングデータのパンダデータフレームを持っています。このデータフレームは、ユーザーの列、評価された各ムービーアイテム、および与えられた評価で構成されています（下記参照）。このトレーニングデータを使用して、テストユーザーの最近隣

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画像の周りに黒い枠を作成する

画像の周りに黒い枠を作成したいと思います。残念ながら、私は次のエラーがあります。私はblackFrame[100:,100:] = im[:,:]を書くが、それは私が欲しいものでないとき import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy as sc import scipy.misc im = sc.misc.

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scipy（最大化）で間違った最適化

scipy.optimizeを使用して、3つのパラメータ（変数）の最適値を特定しようとしています。私はいくつかの定義済みの（過去の）値とともに分析されたパラメータを合計する非常に簡単な最適化関数から始めています。値はいくつかの固定値を使用してバインドされています。最大化問題を扱っているので、signパラメータの値を-1に設定しました。ただし、scipyは[0, 0, 0]を最適値（sign=1と同

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'bounds'はscipy.stats.minimize関数では機能しません

私は、最小化関数に非常に奇妙な問題がありました。私は次のコードを書いて、（0,1）の結果を出力したいと考えました。 cons = ({'type':'eq','fun':lambda x: 1-sum(x)}) bnds = [(0,1)]*len(w) minS = minimize(min_S_function, w, method = 'SLSQP', bounds = bnds, co

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Numpy.zeros（100,100）からScipy.sparse.lil_matrix（100,100）エラーへの変換

私は有限体積ソルバーを作成しており、numpy.zeroを使用してゼロ行列を作成し、forループを使用して成功しました私が計算したい値でマトリックスの特定の場所を指定します。しかし、特にnumpy.zeros（102400,102400）の大きな行列を使用する必要がありますが、「配列が大きすぎます」というエラーが表示されます。numpy.zeros（10000,10000）行列を実行できますが、

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CSVのクラスターマトリックスPandas DF Scipy

私はpandasにはかなり新しく、scipyクラスタリングには全く新しいです。 I私はこのようになりますマトリックス（値が互いに距離を表しているpd.read_csv使って読みパンダのデータフレームがあります。 dog cat squ mea che dog 0 .6 .5 .3 .2 cat 1 0 .3 .7 .9 squ .6 .3 0 .3 .8 mea .1 .1 .3 0 .