在matlab中有一个特殊的函数,在我所知道的Python(numpy,scipy,mpmath,...)的任何集合中都没有.
可能还有其他地方可以找到像这样的功能吗？
UPD对于所有认为这个问题很简单的人,请首先尝试为参数~30计算此函数.
UPD2任意精度是一个很好的解决方法,但如果可能的话我宁愿避免它.我需要一个"标准"的机器精度(不多也不少)和最高速度.
UPD3事实证明,mpmath结果令人惊讶地不准确.即使标准python math工作,mpmath结果也会更糟.这使它绝对毫无价值.
UPD4用于比较计算erfcx的不同方法的代码.
import numpy as np
def int_erfcx(x):
"Integral which gives erfcx"
from scipy import integrate
def f(xi):
return np.exp(-x*xi)*np.exp(-0.5*xi*xi)
return 0.79788456080286535595*integrate.quad(f,
0.0,min(2.0,50.0/(1.0+x))+100.0,limit=500)[0]
def my_erfcx(x):
"""M. M. Shepherd and J. G. Laframboise,
MATHEMATICS OF COMPUTATION 36, 249 (1981)
Note that it is reasonable to compute it in long double
(or whatever python has)
"""
ch_coef=[np.float128(0.1177578934567401754080e+01),
np.float128( -0.4590054580646477331e-02),
np.float128( -0.84249133366517915584e-01),
np.float128( 0.59209939998191890498e-01),
np.float128( -0.26658668435305752277e-01),
np.float128( …Python文档说明了这一点
os.rename(src,dst)
... 在Windows上,如果dst已经存在,即使它是一个文件,也会引发OSError ...
但是,对我来说它引发了WindowsError.文档中有错误吗？
问题的第二部分(更一般,但受上述问题的启发):
UPD对不起,问题的第二部分是不正确的.WindowsError确实except OSError应该得到应有的效果.
我正在尝试使用mayavi场景的透明度保存屏幕截图。基于此讨论，我编写了一个脚本来保存图形，但结果是输出混乱。在最小的工作示例下面：在mayavi中，我创建一个具有两个球体的场景，然后先将其保存为RGB，然后再保存为RGBA格式。当RGBA文件混乱时，保存为RGB可以工作。我相信，问题出在mayavi方面，因为如果我从mayavi拍摄RGB图像，添加透明通道并使用PIL保存文件，结果将是我所期望的。
这是bug还是mayavi rgba格式应以某种方式转换为PIL接受的格式？
from mayavi import mlab
from PIL import Image
fig=mlab.figure(1, bgcolor=(1, 1, 1), size=(700, 700))
# Set camera position and properties
fig.scene.parallel_projection = True
fig.scene.show_axes = True
# Draw atoms
x, y, z, t = [0.0,1.0] , [0.0,1.0], [0.0,0.0], [1,2]
dat = mlab.pipeline.scalar_scatter(x, y, z, t, figure=fig)
fig = mlab.pipeline.glyph(dat,scale_mode='none', scale_factor=0.5, figure=fig)
imgmap_RGB = mlab.screenshot(figure=fig, mode='rgb', antialiased=True)
img_RGB = Image.fromarray(imgmap_RGB, 'RGB')
img_RGB.save('foo_RGB.png')
imgmap_RGBA = mlab.screenshot(figure=fig, mode='rgba', antialiased=True)
img_RGBA = Image.fromarray(imgmap_RGBA, 'RGBA')
img_RGBA.save('foo_RGBA.png')
mlab.show()