Articles of numpy scipy

Iterando sobre la matriz escasa dispersa por columna

Estoy tratando de averiguar cómo iterar a través de una matriz escasa dispersa por columna. Estoy tratando de calcular la sum de cada columna, luego ponderar los miembros de esa columna por esa sum. Lo que quiero hacer es básicamente: for i=0 to #columns for j=0 to #rows sum=sum+matrix[i,j] for j=0to #rows matrix[i,j]=matrix[i,j]/sum Todos los […]

¿Cómo leer un sistema de ecuaciones diferenciales de un archivo de texto para resolver el sistema con scipy.odeint?

Tengo un sistema grande (> 2000 ecuaciones) de EDO que quiero resolver con el método de Python Scipy. Tengo tres problemas que quiero resolver (¿quizás tendré que hacer 3 preguntas diferentes?). Para simplificar, los explicaré aquí con un modelo de juguete, pero tenga en cuenta que mi sistema es grande. Supongamos que tengo el siguiente […]

Python scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b produce un error

Mi código es implementar un algoritmo de aprendizaje activo, utilizando la optimización L-BFGS. Quiero optimizar cuatro parámetros: alpha , beta , w y gamma . Sin embargo, cuando ejecuto el siguiente código, recibí un error: optimLogitLBFGS = sp.optimize.fmin_l_bfgs_b(func, x0 = x0, args = (X,Y,Z), fprime = func_grad) File “C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\lbfgsb.py”, line 188, in fmin_l_bfgs_b **opts) File […]

Error de memoria de corte de matriz dispersa

Tengo una matriz dispersa csr : <681881×58216 sparse matrix of type '’ with 2867209 stored elements in Compressed Sparse Row format> Y quiero crear una nueva matriz de partición como una porción de csr : csr_2 = csr[1::2,:] . Problema: cuando solo tengo la matriz csr , la memoria RAM de mi servidor está ocupada […]

Agregar una columna de ceros a un csr_matrix

Tengo un csr_matrix disperso de csr_matrix , y me gustaría agregar algunas columnas con solo ceros a la derecha de la matriz. En principio, las matrices indptr , los indices y los data siguen igual, así que solo quiero cambiar las dimensiones de la matriz. Sin embargo, esto parece no estar implementado. >>> A = […]

error criptico “no se pudo convertir el escalar entero” error

Estoy construyendo un vector disperso usando un scipy.sparse.csr_matrix así: csr_matrix((values, (np.zeros(len(indices)), indices)), shape = (1, max_index)) Esto funciona bien para la mayoría de mis datos, pero ocasionalmente obtengo un ValueError: could not convert integer scalar . Esto reproduce el problema: In [145]: inds Out[145]: array([ 827969148, 996833913, 1968345558, 898183169, 1811744124, 2101454109, 133039182, 898183170, 919293479, 133039089]) […]

SymPy / SciPy: resolviendo un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias con diferentes variables

Soy nuevo en SymPy y en Python en general, y actualmente estoy trabajando con Python 2.7 y SymPy 0.7.5 con el objective de: a) leer un sistema de ecuaciones diferenciales de un archivo de texto b) resolver el sistema Ya leí esta pregunta y esta otra pregunta , y son casi lo que estoy buscando, […]

Python: ajuste multivariable no lineal como matlabs nlinfit

Solía ​​usar Matlab para realizar ajustes no lineales utilizando la función nlinfit . Esto me permitió crear un ajuste para un vector de respuestas observadas a dos predictores. En aras de los argumentos, digamos recuperación de Cu a través de un proceso de separación basado en el grado de alimentación y la velocidad de alimentación. […]

Corte eficiente de matrices usando la multiplicación de matrices, con Python, NumPy, SciPy

Quiero remodelar un 2d scipy.sparse.csr.csr_matrix (llamémoslo A ) a un 2d numpy.ndarray (llamémoslo B ). A podría ser >shape(A) (90, 10) entonces B debería ser >shape(B) (9,10) donde cada 10 filas de A se reformarán en un nuevo valor nuevo, a saber, el máximo de esta ventana y columna. El operador de la columna no […]

Cómo resolver relaciones de recurrencia en Python

Estoy tratando de escribir código para dar respuestas numéricas a una relación de recurrencia. La relación en sí es simple y se define de la siguiente manera. La variable x es un entero p (i) = p (i + 2) / 2 + p (i-1) / 2 si i> 0 e i <x p (0) […]