我把这个贴在了上,但没有得到任何关注。只要我在其中一个得到答复,我就会通知另一个。
我有一个矩阵B,它是稀疏的,并试图利用一个函数scipy.sparse.linalg.spilu专门为稀疏矩阵分解B。请您解释一下为什么这个函数比通用矩阵的函数scipy.linalg.lu效率低得多?非常感谢!
import numpy as np
import scipy.linalg as la
import scipy.sparse.linalg as spla
import time
from scipy import sparse
from scipy.sparse import csc_matr
我在上遇到了一个奇怪的问题。下面是一个最低限度的工作示例:
import sys
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from scipy.integrate import ode, complex_ode
def fun(t):
return np.exp( -t**2 / 2. )
def ode_fun(t, y):
a, b = y
f = fun(t)
c = np.conjugate(b)
dt_a = -2j*f
我正在为RSA实现方案中的扩展欧几里德算法编写代码。
关于我的问题是,我不能编写递归算法,其中内部步骤的输出必须是连续的外部步骤的输入。我希望它能给出最外在的一步的结果,但正如我们所看到的,它给出了最内在的结果。我为此编写了一个程序(它有点混乱,但我没有时间编辑):
(define ax+by=1
(lambda (a b)
(define q (quotient a b))
(define r (remainder a b))
(define make-list (lamb
我将使用LU分解来求解一个线性方程Ax =b。当我将此代码用于较小的矩阵时,代码工作得很好,但当我输入大矩阵时,它就不起作用了。相反,它说: Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 18, in <module>
LU = linalg.lu_factor(A)
File "/opt/virtualenvs/python3/lib/python3.8/site-packages/scipy/linalg/decomp_lu.py", line 76, in l
我正在尝试将包含\运算符的代码从Matlab (Octave)转换为Python。示例代码
B = [2;4]
b = [4;4]
B \ b
这是可行的,并生成1.2作为答案。使用此网页
我将其翻译为:
import numpy as np
import numpy.linalg as lin
B = np.array([[2],[4]])
b = np.array([[4],[4]])
print lin.solve(B,b)
这给了我一个错误:
numpy.linalg.linalg.LinAlgError: Array must be square
为什么Matlab \适用于B的非
我正在用Python语言在scipy.sparse中进行稀疏矩阵乘法A^-1@B。A和B都以csc格式存储。A和B的大小大约是1E+6 x 2E+5和1E+6 x 1E+6,我的直觉告诉我不应该颠倒A,而应该交替使用scipy.sparse.spsolve。但是spsolve(A,B)给了我内存问题。我也尝试过像gmres和cg这样的迭代求解器。但是由于这种迭代求解器的结果通常是密集的,所以内存问题仍然会出现。有没有人知道是否有合适的方法来解决这个大规模的问题?非常感谢你们!
我想使用seaborn创建一个条形图(垂直),每个x轴标签将有n个(在本例中为2个)不同颜色的条形图-但每个条形图都是浮动的-换句话说,它使用matplotlib条形图底部参数 这在没有底部的情况下工作,如下所示,但有了它就失败了 import pandas as pd
import seaborn as sns
d = {'month':['202001','202002','202003','202001','202002','202003'],
'rang
我需要解一组形式为Ax = B的联立方程。我使用了numpy.linalg.solve函数,输入A和B,但是得到了误差LinAlgError:数组的最后2维必须是正方形。我该怎么解决这个问题?
这是我的密码:
A = matrix([[v1x, v2x], [v1y, v2y], [v1z, v2z]])
print A
B = [(p2x-p1x-nmag[0]), (p2y-p1y-nmag[1]), (p2z-p1z-nmag[2])]
print B
x = numpy.linalg.solve(A, B)
矩阵/向量的值是在代码的前面计算的,这很好,但是值是:
A =
(-0.5
当滑块更新时,我不知道为什么图不刷新。我使用木星笔记本,我选择'nbAgg‘参数的后端。
初始化代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
from matplotlib import use as m_use
from matplotlib.widgets import Slider
m_use('nbAgg')
x1 = np.random.normal(-2.5, 1, 10000)
x2 = np.random.g
所以我正在写一个处理梯度下降的程序。我用这种方法来求解形式的方程
Ax = b
where A is a random 10x10 matrix and b is a random 10x1 matrix
这是我的代码:
import numpy as np
import math
import random
def steepestDistance(A,b,xO, e):
xPrev = xO
dPrev = -((A * xPrev) - b)
magdPrev = np.linalg.norm(dPrev)
danger = np.asscalar(((
我使用CUSP共轭梯度法来求解对称稀疏矩阵。我不知道为什么它不收敛。我使用的矩阵的维数不是很大(1K到100K)。同样的线性方程组很容易用MKL求解,因此矩阵不是病态的。然而,我尝试添加预处理程序,但没有结果:
对角预处理器和AINV (不完全Cholesky)给出了残差的无限增长(只要cg和bicgstab)。
下面是我的代码:
cusp::csr_matrix <int, float, cusp::device_memory> A (n, n, nnz);
for (i = 0; i < n + 1; i++)
A.row_offsets[i] = csrRow
我试图使用Python来避免在学校的计算机上为MATLAB或Maple工作。我试着做在Ax=b中求x的简单任务,我有两个向量,u= 1, 1,1和v=1,-1,2,它们构成了A,对于b,我的向量是1,5,-1。我知道解决方案是3,-2,这是确认当使用LinearSolve在枫树.LinearSolve(<u|v>,<1,5,-1>)。在Numpy中,我解决这个问题的代码如下..。
import numpy as np
#Define vector u = (1,1,1)
u = [1,1,1]
#define vector v = (1,-1,2)
v = [1,-1