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分解を実行するメモリが足りません。expipy.sparse.linalg.splu

私はTieDIEを使用しようとしています。つまり、このソフトウェアには、クエリノードとネットワークを渡すときに重要なサブネットワークを見つけるアルゴリズムが含まれています。小さなネットワークでは問題なく動作しますが、私が興味を持っているネットワークはかなり大きく、ノード21988と360474エッジがあります。 TieDIEは、scipyを使用して初期ネットワークカーネルを生成します（ただし、Ma

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scipyブルート最適化でfminに最大反復を渡す方法

SciPyでブルートフォース最適化を実行しようとしています。（SPOとして輸入scipy.optimize） res_brute = spo.brute（self.minimize_this、 rranges、full_output =真、仕上げ= spo.fmin）私の質問があります：N回の繰り返し後にspo.fminが停止することを確認するにはどうすればよいですか？私はそれに引数を渡すよう

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超幾何分布のPythonを使用した不一致

Pythonを使用した超幾何分布計算に関する質問があります。 5個の青色のボールと10個の赤色のボールがあるとします。無作為に5個のボールを選んだ場合、5個のうち4個のブルースを正確に選ぶことはできますか？シミュレーションを使用してPythonで実行する場合、コードは次のとおりです。 import numpy as np balls=['blue']*5+['red']*10 count=0

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Python Scipy最適化：ランタイム警告ログに無効な値が発生しました

後者の2つの制約関数である最初の関数をScipyで最適化しようとしています。 def entropy(x): entropy = 0 for i in range(6): entropy = entropy + x[i]*np.log(x[i]) return entropy def constraint_1(x): validpmf = 0

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スパース行列を使ってスライディングウィンドウの特徴を作る方法

特徴ベクトルの疎なcsr 2d入力行列を、スライディングウィンドウの特徴ベクトルのスパースcsr 2d行列に変換したいと考えています。そうサイズ2のウィンドウの非スパース例を取る： array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) なる： array([[0, 1, 2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6, 7, 8

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`scipy.optimize`関数は` maxiter = 0`でもハングします

単純なマルチクラスロジスティック回帰でMNISTデータ（Kaggleからダウンロード）をトレーニングしようとしていますが、scipy.optimize関数がハングします。 fmin{,_cg,_bfgs,_powell}機能は初期値のみの引数x0としてベクトルを取るように見えるので、我々はinitThetaを平らに最後の2行で import csv from math import exp f

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私はアナコンダにscipyのダウンロードインポートしたのpython

で名エラーメッセージを取得し、私は呼ば： from scipy import misc と呼ばれる： data = misc.imread(/Users/Desktop...) デスクトップあなたから画像を呼び出すことが、私エラーメッセージが表示されます： NameError: name 'misc' is not defined

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binnedデータ用のsci.stats.moment関数はありますか？

私は、第n番目の中心モーメント（scipy.stats.momentのものと同じ）を私のビニングされたデータ（numpy.histogram関数の外）に対して計算する関数を探しています。 # Generate normal distributed data import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.rando

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エラー機能で複数のパラメータを使用してscipy.minimizeを使用するにはどうすればよいですか？

私は実験から、そして理論式から2組の周波数データを持っています。私はscipyの最小限の機能を使いたい。ここに私のコードスニペットがあります。ここで、gは私が探したいカップリングです。 Ad indはx軸のプロットのインダクタンスです。 from scipy.optimize import minimize def eigenfreq1_func(ind,w_q,w_r,g): retur

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Pythonでcmapを使ってシングルチャンネルのpngでimreadを行うときのリスケールを抑制する方法は？

Pythonでカラーマップと共に保存されている単一チャンネルのpngファイルを読み込む必要があります。彼らはラベルのインデックスを含んでいるので、それらをリサイズすることは私には不適切です。私はいくつかの奇妙な理由で、scipy.misc.imreadとcv2.imreadの両方が画像をロードするときに画像のサイズを変更することに気付きました。どうすればそれを抑えることができますか？編集：私