scipy

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ラムダ関数なしのscipy.optimize.minimizeの使用

私の制約をラムダ関数として指定せずにscipy.optimize.minimize関数を使いたいとします。これは可能ですか？標準例えばすなわち： from scipy.optimize import minimize def fun(x): return (x[0] - 1) ** 2 + (x[1] - 2.5)**2. x = (2, 0) def c_0(x):

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多次元ODRフィッティング

scipy.odrを使用してN = 3個の観測値（X、Y）のM = 2セットに適合させたい場合は、2*Mの最適値（勾配と切片の推定値M個の観測セットのそれぞれの中で）。 scipy.odrのドキュメントといくつかの関連するstackoverflowの質問を読むことから、これが可能であるようですが、次の最小限の例を試してみると、フィッティングが収束しない（Reason(s) for Halting:

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scipyを使った等しい幅と等しい深さのビニング

scipyを使用して、等平均ビニングのいくつかの例を巻いていますが、等幅または-depthビニングにライブラリを使用できるかどうかは疑問です。は実は、私は、この目的のためにRapidMinerを試して抵抗することができませんでしscipy

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特異な正方行列を解くためにlu分解を使用することについての知識はありますか？

私はランクが不足している（ランク= 9）特異行列A（10 * 10）を持っており、Aの範囲空間にあるベクトルbを持っています。具体性のためにここに私の array([[ 0. , 0. , 0. , 0.86826141, 0. , 0. , 0.88788426, 0. , 0.4089203 , 0.88134901], [ 0. , 0. , 0.

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Scipyのcut_tree（）は、要求された数のクラスタを返さず、scipyとfastclusterで得られたリンケージ行列は一致しません

scipy.cluster.hierarchyモジュール関数に関連してfastclusterパッケージを使用して凝集クラスタークラスタリング（AHC） Python 3にあり、私はcut_tree()機能の困惑している動作を見つけました。私は問題なしでデータをクラスタ化し、を使用してmethod=wardを使用してZを取得します。次に、一定の数のクラスター（例えば、33）を得るために樹状図ツリー

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Python：scipyの_ubでこのエラーを解決する方法構文エラー

を最適化し、私は(...)の代わり[...]を使用する必要がありますlinprogにこの

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scipyの実装で問題が発生する最適化を最小限にする

scipy.optimize.minimize()の実装に問題があります。エラーValueError: Objective function must return a scalarで私を返します。 curveは(400,)を形作るあり、xは、x0は形状(4,)を持って、 def cost(A,b,x): return np.sum(np.square(np.dot(A,x)-b))

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scipy.minimize最大戻り値

私はscipy optimize関数を使用しており、カスタム最小化関数を提供しています。私は、この機能検査、特定の事前分布内のパラメータかどうか、それは非常に大きなカイ^ 2を返す必要がない場合 def calc_chi2(parameters): if within_priors(parameters): # calculate chi2 else:

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scipyのスパース接続マトリックスの更新

私はグラフのデータ構造の表現である接続マトリックスを使って作業しています。 NxM行列は、M個の頂点を持つN個の辺に対応しています（頂点よりもエッジが多い可能性があります。そのため、scipyのcsr_matrixを使用しています）。接続マトリクスのエッジの「開始」点は「-1」で表され、終了点は「1」によって表される。他の値はすべて0であるため、各行には2つの非ゼロ値しかありません。接続マトリッ