我试图加快python中的以下代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import interpolate
from scipy import integrate
import camb
from tqdm import tqdm
import os
#Reading a PS
dir = os.getcwd()
data = np.loadtxt(dir+"/ps1-peacock.txt")
kh = data[:,0]
p_lin = data[:,1]
p_nlin = dat
我计算了积分,我想在图上显示它,但我想知道它应该如何正确地放置在图上。在我看来,光靠plt.plot()是不够的,或者我错了,我想知道在图中显示这个结果的正确方法。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.integrate import quad
def integral(x, a, b):
return a * np.log(x + b)
a = 3
b = 2
I = quad(integral, 1, 5, args=(a, b))
print(I)
plt.plot()
plt.
我想双倍集成一个函数。但是当使用dblquad而不是scipy.integrate和matlab时,我得到了不同的结果。用于双重集成的python实现如下所示:
###Python implementation##
import numpy as np
from scipy.integrate import dblquad
def InitialCondition(x_b, y_b, m10, m20, N0):
IC = np.zeros((len(x_b)-1,len(y_b)-1))
for i in xrange(len(x_b) - 1):
for
我想用任意小的正x,或者x=0来计算want,而不带底流,或者除以零。我该怎么做呢?
我在googled上搜索了"python或xlogx“,没有任何有意义的结果。
x = 0
a = x * np.log(x)
b = np.log(np.power(x,x))
print(a,b)
for i in range(-30,30,10):
x = 10.**-i
a = x * np.log(x)
b = np.log(np.power(x,x))
print(a,b)
nan 0.0
6.90775527898e+31 inf
4.6051701
我犯了一个语法错误,我的语法是如何导致python认为我在哪里编写+.log的?
请看一下密码,然后告诉我。有谁能建议用一个函数来代替这个算法来解决呢?
import numpy as np
import sympy as sp
answer = 0
x = sp.Symbol('x')
y = sp.Symbol('y')
W = sp.Symbol('W')
R = sp.Symbol('R')
a = sp.Symbol('a')
n = sp.Symbol('n')
m =
有什么方法可以将二维稀疏矩阵乘成三维数字阵列吗?例如,我有这样的函数
def myFun(x, p):
r = 2
out = x * np.log(p) + r * np.log(1-p)
return out
其中x是维3500, 90的数组,p是维3500, 90, 70的另一个数组。目前,x和p都是密集数组,当我调用函数时,我只是在广播:
out = myFun(x[..., None], p)
然而数组x是相当稀疏的,只有7%的元素是非零的.在另一边,p没有任何零,只在0和1之间浮动。不过,我希望通过稀疏矩阵(可能来自scipy.sparse ),我将看到速度
Clifford Pickover所著的一书中到处都有一些代码示例,都是用BASIC方言编写的。
我编写了涵盖集成的代码示例的Python版本。他的基本例子如下:
10 REM Integration
20 DEF FNY(X) = X*X*X
30 A = 0
40 B = 1
50 N = 10
55 R = 0
60 H = (B-A)/N
70 FOR X = A TO B - H/2 STEP H
80 R = R + FNY(X)
90 NEXT X
100 R = R * H
110 PRINT *INTEGRATION ESTIMATE*: R
我在这里和那里更改了一些
我有一小部分代码来产生错误消息(我认为是因为数学公式)。有人知道为什么吗?
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.integrate import quad
n = 3
x = np.array([2.1,2.2,2.3,2.4])
y = np.array([0.9,2.1,3.2,17.9])
def func(x, a, b):
b1 = n*quad(x[n]*np.log(y[n]), 1, n) - quad(x[n
我在Python3中有一些字符串,它们应该是CP860 (葡萄牙语),但我想它们是以UTF-8显示的。谁能告诉我如何在Python3中将UTF-8字符串转换为CP860字符串?
字符串应该是“de proteção para bebé”。
我尝试了几个代码,但都不起作用,在这里分享了其中一个。
>>> a = "Cercadinho e grade de proteção para bebê".encode('cp860')
>>> print(a)
b'Cercadinho e grade de prote