小编Med*_*ata的帖子

在Matlab的Python的matplotlib中是否有明确的等效命令hold on？我试图在同一轴上绘制所有图形.一些图表是一个内部产生for循环,而这些是从单独绘制su和sl:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

for i in np.arange(1,5):
    z = 68 + 4 * np.random.randn(50)
    zm = np.cumsum(z) / range(1,len(z)+1)
    plt.plot(zm)
    plt.axis([0,50,60,80])

plt.show()

n = np.arange(1,51)
su = 68 + 4 / np.sqrt(n)
sl = 68 - 4 / np.sqrt(n)

plt.plot(n,su,n,sl)

plt.axis([0,50,60,80])
plt.show()

我正在使用Python 模块中的函数randn和normal函数numpy.random.这些函数与我在http://docs.scipy.org手册中读到的函数非常相似(它们都涉及高斯分布),但是我应该注意哪些更微妙的差异？如果是这样,在什么情况下我会更好地使用特定的功能？

我最近在Windows 7上安装了Anaconda(使用默认设置).当我尝试通过双击打开.py文件时,我得到了Open with...选项.如何将默认程序设置为Spyder？

如何删除数组中的每个第n个元素？

import numpy as np

x = np.array([0,10,27,35,44,32,56,35,87,22,47,17])
n = 3  # remove every 3rd element

......有点像x[0::n]？我试过这个,但当然不行:

for i in np.arange(0,len(x),n):
    x = np.delete(x,i)

删除数组中负面元素的最有效方法是什么？我已尝试numpy.delete并从表单的数组和代码中删除所有特定值x[x != i].

对于:

import numpy as np
x = np.array([-2, -1.4, -1.1, 0, 1.2, 2.2, 3.1, 4.4, 8.3, 9.9, 10, 14, 16.2])

我想最终得到一个数组:

[0, 1.2, 2.2, 3.1, 4.4, 8.3, 9.9, 10, 14, 16.2]

我试图了解"狗腿"方法在Python scipy.optimize.minimize函数中的工作原理.我正在调整帮助页面底部的示例.

根据笔记,狗腿洞方法需要Jacobian和Hessian参数.为此,我使用numdifftools包:

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
from numdifftools import Jacobian, Hessian

def fun(x,a):
    return (x[0] - 1)**2 + (x[1] - a)**2

x0 = np.array([2,0]) # initial guess
a = 2.5

res = minimize(fun, x0, args=(a), method='dogleg',
               jac=Jacobian(fun)([2,0]), hess=Hessian(fun)([2,0]))

print(res)

编辑:

如果我按照以下帖子的建议进行更改,

res = minimize(fun, x0, args=a, method='dogleg',
               jac=Jacobian(lambda x: fun(x,a)),
               hess=Hessian(lambda x: fun(x,a)))

我收到一个错误TypeError: <lambda>() takes 1 positional argument but 2 were given.我究竟做错了什么？

在初始猜测中计算雅可比行列式和Hessian也是正确的x0吗？

我已经看过matplotlib的3d图的例子了,但这些都没有给我我想要绘制的内容,例如:

该图显示了y轴(N)上的一系列测量值,每个测量值都有一个强度谱(p/2hk_L),即对于您在图中看到的每条线,N是固定的.用于绘制这样的数据的最简单函数是什么？

我已经针对这个问题修改了Comparing FFT of Function to Analytical FT Solution in Matlab 中的代码。我正在尝试执行 FFT 并将结果与Wikipedia 表中的分析表达式进行比较。

我的代码是：

a = 1.223;
fs = 1e5; %sampling frequency
dt = 1/fs;
t = 0:dt:30-dt;     %time vector
L = length(t); % no. sample points
t = t - 0.5*max(t); %center around t=0

y = ; % original function in time
Y = dt*fftshift(abs(fft(y))); %numerical soln

freq = (-L/2:L/2-1)*fs/L; %freq vector
w = 2*pi*freq; % angular freq

F = ; %analytical solution

figure; …

我正在尝试将表达式与极点集成,例如:

其中极点位于z = ib-a,ib + a,-ib-a,-ib + a

Python 在scipy中有一系列集成工具,但我不知道是否有Python函数来进行这种类型的集成,或者如何在被积函数中指定极点.

我正在尝试计算像这篇文章中定义的上不完全伽马函数。如果我使用

from scipy.special import gamma,gammainc
from numpy import linspace

a = 0
z = (2+3j)*np.linspace(0,10)
gamma(a)*(1-gammainc(a,z))

哪里z是一个复杂的向量我得到一个错误

TypeError: ufunc 'gammainc' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

是否有替代函数来进行计算？当我尝试使用 WolframAlpha 的Gamma函数执行此操作时，似乎没有问题。