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我有一个简单的优化问题，使用一些特定的数据，使scipy.optimize.minimize忽略tol参数。根据我的理解，从文档中，tol确定了“终止的容忍度”，即目标函数可接受的最大误差（我错了吗？）。然而，在下一个工作示例中，当tol设置为 0.1 或其他较小数字时，即使目标函数 > ，优化也会以“优化成功终止”消息结束tol。这是 Scipy 方法中的错误还是我在这里误解了什么？

var1优化问题：我需要对和进行线性组合var2，这是两个时间序列，通过参数Btd和 来缩放它们Bta。我需要线性组合的平均值近似于目标值Target，即标量。np.mean(Btd*var1 + Bta*var2)所以我只是最小化 和之间的绝对差异Target。约束条件是缩放系数必须 >0，并且均值之比np.mean(Btd*var1)/np.mean(Bta*var2)应近似于函数gi/(1-gi)，其中gi是区间 [0,1] 中的标量。

可重现的代码：

import numpy as np
import scipy.optimize as opt

# The data that exactly reproduce the error:
time = np.arange(1979,2011)
var2=np.array([ 88.95705521,  74.5398773 ,  72.08588957,  65.64417178,
        50.        ,  72.39263804,  77.3006135 ,  72.08588957,
        64.41717791,  96.62576687, …

我想在 Cartopy 中以 NorthPolarStereo 投影绘制圆圈，并以经纬度单位提供中心和半径。

类似和优秀的问题和答案可用于此处的底图，以及此处的正射投影中的Cartopy找到有关正射投影中的 Cartopy 的问题和答案。但是，我想在 Cartopy 中使用 NorthPolarStereo。尝试后一种方法，只需更改投影即可使圆固定在北极，忽略您为其中心提供的坐标。

关于如何使用 NorthPolarStereo 投影在 Cartopy 中绘制圆圈的任何想法，并以纬度、经度提供其中心和半径？

import numpy as np
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches

# example: draw circle with 45 degree radius around the North pole
lat = 72 
lon = 100
r = 20

# Define the projection used to display the circle:
proj = ccrs.NorthPolarStereo(central_longitude=lon)


def compute_radius(ortho, radius_degrees):
    phi1 = lat + …

使用 Python/Matplotlib 绘制等高线图时，默认行为（对于 1 种颜色）是用虚线表示负值。这是我想要的功能。但是，如果我设置线条的颜色，所有线条都会被绘制为实心。我想将虚线底片和自定义颜色结合起来。

如何绘制彩色线条并保持负虚线样式？

下面，我复制（稍作修改）本教程中的示例：https://www.oreilly.com/library/view/python-data-science/9781491912126/ch04.html

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 5, 50)
y = np.linspace(0, 5, 40)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
def f(x, y):
    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)
Z = f(X, Y)

# Default: 1 color, negatives are dashed
plt.contour(X, Y, Z, colors='black')
plt.show()

# Set colormap: all lines are solid
plt.contour(X, Y, Z, cmap='RdBu')
plt.show()

# Set individual colors: …

我有一个文本文件，其中列出了目录中的文件名（以下摘录）。项目名称是f后跟3位数字。

 771M Jan 22 02:35 f186
 1.2G Jan 22 02:35 f172
 771M Jan 22 02:36 f206
 771M Jan 22 02:37 f151
 771M Jan 22 02:37 f029
 1.2G Jan 22 02:38 f162
 771M Jan 22 02:40 f168
 1.2G Jan 22 02:42 f244
...

我想有一个列表仅 3位数的号码。因此，我需要通过“无”替换前面的列。由于前几行的内容对于每一行都是不同的，因此我将使用星号，并且以下方法对我来说在VIM中似乎是合理的：

:%s/*f/

在这里，我将所有内容替换为f，然后将其替换为空。

为什么不起作用？我该如何在VIM中做到这一点？

我正在尝试使用 sklearn 的RANSAC: RANdom SAmple Consensus算法拟合一个没有截距的线性模型（强制截距为 0）。在LinearRegression 中，可以轻松设置fit_intercept=False. 但是，RANSAC 的可能参数列表中似乎不存在此选项。这个功能没有实现吗？应该怎么做？sklearn 的 RANSAC 有哪些替代方法可以客观地选择内点和离群点，允许将截距设置为 0？

实现应该是这样的，但它引发了一个错误：

from sklearn.linear_model import RANSACRegressor

ransac_regressor = RANSACRegressor(fit_intercept=False)

我想制作一个专注于欧洲的兰伯特圆锥图。我可以执行以下操作：

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt

proj = ccrs.LambertConformal(central_longitude=20.0, central_latitude=45.0, cutoff=30)
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax = fig.add_subplot(111, projection=proj)
ax.coastlines(resolution='110m')
plt.show()

然而，这向东部和西部延伸太多了。我想将其缩小到 10W 到 40E 之间。如果我添加一条线ax.set_extent([-10,40,30,90], crs=ccrs.PlateCarree())，我就会失去上面绘图的圆锥形“外观”：

如何正确减小 Cartopy 的 LambertConformal 中的纵向范围，同时仍然保持圆锥曲线的外观？我可以给出经度边距并在两条经线之间调整第一个图形，而不是将其放入此矩形中吗？我想象两条经线之间有一个三角形，在低纬度界限有一个拱形。