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電圧出力を含むnumpy配列の幾何平均を求めるためにscipyのgmean（）関数を使用しています。数字の範囲は-80.0〜30.0です。現在、numpy配列は2次元であり、2つの異なる測定のための電圧を与える。 array([[-60.0924, -60.0882], [-80. , -80. ], [-80. , -80. ], ..., [-6

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Scipy：optimize.fminとoptimize.leastsqの差

scipyのoptimize.fminとoptimize.leastsqの違いは何ですか？彼らはthis example pageでほぼ同じように使用されているようです。私が見ることができる唯一の違いは、（実際には名前が示唆するように）leastsqが実際に自乗和を計算するのに対し、fminを使うときは手動でこれを行う必要があるということです。それ以外の2つの機能は同等ですか？

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SciPyでは、csr_matricesのファンシーインデクシング

私はPythonを初めて使っていますので、これが基本的な質問であれば私を前もって許していますが、私は検索して満足のいく答えを見つけていません。 I,J = x[:,0], x[:1] # x is a two column array of (r,c) pairs V = ones(len(I)) G = sparse.coo_matrix((V,(I,J))) # G's dimens

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Cythonのcdef文の中からscipy.integrate.quadを使用しますか？

私はPythonをCythonに翻訳してスピードアップしようとしています。関数scipy.integrate.quadを使用します。これは、引数の1つとしてpython呼び出し可能関数を必要とします。私はこれを使用することができますので、Cythonでcdef文の中から関数を定義して渡す方法はありますか？ありがとうございました。

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numpy/scipyのベクトル化インデックス/スライス？

私は、配列Aを持っている、と私はスライスインデックス（S、T）のリストを持っている、のは L.このリストを呼び出してみましょう私は[S1：T1]の85パーセンタイルを見つけたい、A [S2 ：t2] ... numpyでこれらの演算をベクトル化する方法はありますか？ ans = [] for (s,t) in L: ans.append(numpy.percentile(A[s:t],

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シフィー補間の勾配を直接求める方法は？

私はスカラー値の大規模な3D numpy配列を持っています（必要ならばOKと呼んでください）。私は、不均一な連続でこの上にスムーススカラー場を補間したいと思っています。すべてのの非整数xyz座標が知られているわけではありません。今、このためscipyのダウンロードのサポートは、単に優れている：私は（ filtered_volume = scipy.ndimage.interpolation.s

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冗長要素を持つPython配列を使用したPython配列のインデックス

配列のインデックス付けに問題があります。 b要素が指し示す位置にある値を代入するために、配列aとbのインデックスとして使う別の配列bがあるとします。私は [ 0. 2. 0. 0. 0.] 配列bには何の冗長性（すべての値を持っていない場合は何も問題はありませんが期待しながら、 a=numpy.zeros(5) print a [ 0. 0. 0. 0. 0.] 今、私は二回 b=n

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PythonでのMATLABプログラマー向けのサイエンスコンピューティング

MATLABプログラマー向けのPython/SciPyの科学計算の入門書や優れたチュートリアルを誰かが知っているのだろうかと思っていました。私は、David Hiebeler's textのRの行に沿って、両方の言語間の並列参照を提供するMATLABプログラマーのための何かを考えていました。私の現在の環境はPython(x,y)でSpyderですが、MATLABとSciPy +サードパーティエ

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Pythonの最速の階乗階乗（Pochhammer関数）

大きな数字のrising factorialを計算する必要があります。これまでsympyパッケージsympy packageからの階乗階乗関数が見つかりました。もっと早く。は私がまさに必要となることは、こののは本当に速いバージョンです： from itertools import combinations from numpy import prod def my_rising_facto

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scipy.spatial.KDTreeとscipy.spatial.cKDTreeの相違点

これら2つのアルゴリズムの違いは何ですか？