- 2025年06月04日
- 星期三
dawei
我使用逻辑模型拟合数据点.由于我有时会有ydata错误的数据,我首先使用curve_fit及其sigma参数来包含我在拟合中的各个标准偏差. 现在我切换到了最小化,因为我还需要一些曲率拟合无法提供的拟合优度估计.一切都运作良好,但现在我错过了权衡最小平方的可能性,因
似乎如果它是相同的分发,从numpy.random绘制随机样本比从scipy.stats .-.rvs更快.我想知道两者之间的速度差异是什么？ scipy.stats.uniform实际上使用numpy,这里是stats中的相应函数(mtrand是numpy.random的别名) class uniform_gen(rv_continuous): def _rvs
有一种方法可以在Iron Python中使用NumPy / SciPy,使用 IronClad来执行/与CPython二进制文件进行通信.一个较新的项目, Python Tools for VS允许更快地与.NET IronPython程序集成,因为大多数NumPy / SciPy库功能已被手动移植到IronPython中.对同一页面的评论指
我想从scipy.integrate中重复计算一个使用dblquad的二维复数积分.由于评估次数相当高,我希望提高我的代码的评估速度. Dblquad似乎无法处理复杂的被积函数.因此,我将复数被积函分为实部和虚部： def integrand_real(x, y): R1=sqrt(x**2 + (y-y0)**2 + z**2) R
