在3-D `dask.array`上使用`dask.array.map_block()`并行化直线拟合
在3-D dask.array上使用dask.array.map_block()并行化直线拟合，可以通过以下步骤实现：
- 首先，我们需要导入必要的库和模块：
import dask.array as da
from dask.distributed import Client
from dask_ml.linear_model import LinearRegression- 接下来，我们需要创建一个
dask.array对象来表示我们的数据集。假设我们有一个形状为(n, m, p)的3-D数组data，其中n，m和p分别表示数组的维度。
data = da.from_array(data, chunks=(chunk_size_n, chunk_size_m, chunk_size_p))这里的chunk_size_n，chunk_size_m和chunk_size_p是用于划分数据集的块大小。根据数据集的大小和可用内存，可以调整这些值。
- 然后，我们需要定义一个函数来执行直线拟合。这个函数将应用于
dask.array的每个块。
def fit_line(chunk):
X = chunk[:, :, 0].reshape(-1, 1)
y = chunk[:, :, 1].reshape(-1)
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
return model.coef_, model.intercept_在这个函数中，我们首先将块中的数据重新整形为适合线性回归模型的输入格式。然后，我们使用dask_ml.linear_model.LinearRegression来拟合直线，并返回拟合的斜率和截距。
- 接下来，我们可以使用
dask.array.map_block()函数来并行化应用直线拟合函数。
result = da.map_blocks(fit_line, data, dtype='object')这里的fit_line是我们在步骤3中定义的函数，data是我们的数据集，dtype='object'表示结果是一个对象数组。
- 最后，我们可以使用
dask.array.compute()函数来计算结果。
result = result.compute()这将触发计算并返回结果。
总结：
在3-D dask.array上使用dask.array.map_block()并行化直线拟合的步骤如上所述。通过将数据集划分为块，并使用map_blocks()函数并行化应用拟合函数，我们可以高效地处理大规模的数据集。这种方法可以在云计算环境中使用，以利用云计算资源的并行处理能力。
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1回答
我有一个散点图，并希望看到只适合标记点的线。有没有办法在Spotfire中做到这一点？我知道如何使直线拟合所有的点，但我不知道如何根据标记拟合直线。提前感谢您的帮助。
女士
浏览 1提问于2016-05-24得票数 0
我有这样一个小数据集：
<xarray.Dataset>
Dimensions: (time: 24)
Coordinates:
* time (time) datetime64[ns] 2022-09-28 ... 2022-09-28T23:00:00
spatial_ref int64 0
Data variables:
CO (time) float32 dask.array<chunksize=(24,), meta=np.ndarray>
NO2 (time) fl
浏览 10提问于2022-10-13得票数 0
在Scikit-learn中，K-Means有n_jobs，但MiniBatch K-Means缺乏它。MBK比KMeans更快，但在大样本集上，我们希望它将处理分布在多处理(或其他并行处理库)上。
MKB的部分拟合是答案吗？
浏览 0提问于2013-06-12得票数 6
1回答
我有一个生存对象(S)，我正在使用survreg函数和R中的威布尔分布对其进行威布尔拟合。
S = Surv(data$ValueX, data$ValueY)
W = Survreg(S ~ 1, data=data, dist="weibull")
我如何提取威布尔拟合的R平方值，它本质上是一条线性直线？或者，是否有计算相关系数值Rho的函数？
基本上，我想计算拟合的优度。
浏览 6提问于2018-07-03得票数 0
1回答
点下方的线条拟合
、、
我有一组x，y点，我想用SciPy找出最适合的直线，这样这条直线就在所有点之下。我正在尝试使用leastsq，但我不确定如何调整直线，使其位于所有点之下，而不是最佳拟合的直线。最佳拟合线的系数可以通过以下方式产生：
def linreg(x, y):
fit = lambda params, x: params[0] * x - params[1]
err = lambda p, x, y: (y - fit(p, x))**2
# initial slope/intercept
init_p = np.array((1, 0))
p, _ =
浏览 4提问于2013-01-24得票数 5
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3回答
我有一组数据点，它们看起来有点像一条线，在起点附近有一条曲线。请参见下图，其中显示了具有最佳拟合线的点(适合整个数据集)。
相反，它们可以用两个线性函数来描述(一条线穿过最左边的一组点，另一条线穿过其余的数据点)。这些点实际上对应的是中子衰变，它包含两种不同的同位素。
我不知道哪些点对应于哪个同位素，所以我需要以某种方式做出最好的猜测。一种同位素的曲线将是一条直线，另一种同位素的曲线将是一条不同的直线。如何将两条不同的最佳拟合(线性)直线拟合到数据点集合，以使这两条直线的拟合都得到优化？
我的一个想法是选择一个“切割点”，比如说在t=100 (x轴)，然后将左边的点拟合到一条线上，将
浏览 1提问于2018-10-26得票数 5
我有一个图，在两个轴上都是对数的。我有pyplot的loglog函数来做这件事。它还给出了两个轴上的对数刻度。
现在，使用numpy我将一条直线拟合到我拥有的一组点上。但是，当我在绘图上绘制这条线时，我得不到一条直线。我得到一条曲线。
蓝线是所谓的“直线”。它没有被直接绘制出来。我想把这条直线拟合到红点画的曲线上。
下面是我用来绘制点的代码：
import numpy
from matplotlib import pyplot as plt
import math
fp=open("word-rank.txt","r")
a=[]
b=[]
for li
浏览 7提问于2015-06-05得票数 5
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1回答
我有很多数据，我想并行化估计器拟合，方法是将我的数据分开，并安装在多个线程或多台机器上运行的多个估计器。
一些估计器为核心外学习提供了一个partial_fit API (例如，PassiveAggressiveClassifier )。
是否有可能使多个估计量部分拟合，然后将它们各自的估计量组合成一个估计量？
浏览 4提问于2015-04-09得票数 3
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5回答
给定三维空间中的多条(N)线，找出与所有直线的距离最小的点。
假定直线aX +b与点P之间的最短距离将在垂直线aX+b上，则最小平方距离可以表示为平方线距离之和。(aX+b)^2 +…+(aX+bn-P)^2。
由于直线是垂直的，所以我可以用点乘积来表示直线项中的P
我考虑过用最小二乘法来估计点的最小距离，问题是标准的最小二乘将近似于给定一组点的最佳拟合线/曲线，而我所需要的是相反的，给定一组线估计最佳拟合点。
应如何处理这一问题？
浏览 5提问于2014-07-14得票数 4
有没有人知道是否有可能使用谷歌可视化画廊中的默认谷歌散点图来绘制散点图，该散点图既有仅有点的系列，也有具有最佳拟合直线的系列，并且在此基础上有一组横跨图表的线表示界限。即+/- 20%等。
我们需要的图表实际上是一个，其中包含多个系列以及图表上显示的每个系列的单独格式。也就是说，一些只有点的级数，另一些具有最佳拟合直线的级数。
有没有人知道已经使用Google Visualization API完成的控制图？
浏览 1提问于2010-06-01得票数 6
回答已采纳
我有一个简单的对数曲线，如上所述。Matlab中有没有一些函数可以用分段的直线来拟合这条曲线，并显示这些直线段的起点和终点？我已经检查了matlab中的曲线拟合工具箱。他们似乎是通过一条直线或一些函数来进行曲线拟合。我不想只用一条线来拟合曲线。
如果没有直接函数，任何实现相同目标的替代方案都可以。我的目标是通过分段直线来拟合曲线，并获得这些分段的端点位置。
浏览 22提问于2012-09-24得票数 5
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3回答
我正在处理一个需要最佳拟合线的问题，尽管最好的匹配应该应用于数据的初始部分，而不是整个数据点。
当我想将函数应用于整个数据集时，我知道如何在dataset上曲线拟合函数，但不知道如何在我的问题中实现它。
我想做的是：
找到数据集偏离直线的点，该直线可以在每个数据集中(我的主要问题)找到数据点上的最佳匹配(直线)(在下面的草图中的蓝线)。
请告诉我你的想法。
浏览 10提问于2020-06-22得票数 1
1回答
这只是一个基本的问题。我正在使用polyfit拟合直线以散布点。在某些情况下，我的散点具有相同的X值，而polyfit无法将一条线拟合到它。必须有一些东西可以处理这种情况。毕竟，这只是一种线性拟合。
我可以试着交换X和Y，然后找到一条线。任何更简单的方法，因为我有许多散点集，并希望有一个通用的方法来检查直线。
主要目标是找到良好的拟合直线和删除非线性特征。
浏览 7提问于2012-06-11得票数 10
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我的本地机器上有一个大型的NumPy数组，我想在集群上与Dask.array并行。
import numpy as np
x = np.random.random((1000, 1000, 1000))
然而，当我使用dask.array时，我发现调度程序开始占用大量内存。为什么会这样呢？这些数据不应该交给工人吗？
import dask.array as da
x = da.from_array(x, chunks=(100, 100, 100))
from dask.distributed import Client
client = Client(...)
x = x.persist(
浏览 0提问于2017-08-29得票数 4
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我想在MS Chart中实现直线(逐段拟合)图表。
我在X轴上有一些已知的点，最小值= 1.4，最大值= 2.2。我已经把所有这些点都放在折线图上了。
现在的要求是，我如何知道X轴上的点，最小值= 1.3，最大值= 2.3，直线(逐段拟合)。
谁能知道这个图表，然后让我知道我如何实现这个图表。
是否需要实现任何算法或其他任何东西？
见附件屏幕，这是我已经实现。
浏览 1提问于2012-11-09得票数 2
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6回答
我正在使用cvFitLine()使用OpenCV从一组点中拟合一条直线
cvFitLine()返回与直线和直线上的点共线的规范化向量。请参阅详细信息
使用这些信息，我怎样才能得到直线的方程式，以便我可以画出直线？
浏览 0提问于2010-05-02得票数 13
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1回答
我有一个数据集，我正在尝试使用lm()拟合一个线性模型。这部分很简单。
我还可以使用abline( lm( x ~ y ) )将这种拟合绘制到散点图的图形上。
但是现在我想沿着这条线来写fit的参数，比如adjusted r-squared。
因此，如果我悬停绘制不同的数据集及其各自的拟合，我应该能够沿着直线打印拟合的一些值。
在R中可以做到这一点吗？
浏览 0提问于2012-12-15得票数 4
通过将线性模型拟合到log(y) = log(a) + b*log(X)中，我找到了上述方程的参数a和b。我想使用R软件将模型反向转换为方程y = aX^b后面的线的非线性图。我知道R中有一些函数可以用来拟合模型(例如，nls())，但是我对拟合非线性模型不感兴趣，我只想绘制使用对数-对数变换找到的非线性直线。有什么建议吗？ 提前谢谢你！
浏览 19提问于2021-08-12得票数 0
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我正在绘制一个数据集，并在结果图上执行了两次线性拟合。我绘制了结果，得到了一个有两条直线的图。这两条线从绘图的一端延伸到另一端。有人知道如何将线条的绘制限制在一定的间隔内吗？
例如:第一个拟合的直线从x=800:1100运行，第二个拟合的直线从x=900:1600运行。
整个图的参数是y= -2:9；x= 800:1600
浏览 1提问于2013-06-15得票数 1
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3回答
在线性回归中，我们将多项式拟合到一组数据点。在毕晓普的“模式识别与机器学习”一书中，有几个例子表明拟合是一条曲线或一条直线。我有点搞不懂一条曲线是否是线性的。线性一词意味着拟合应该是线性函数或1次多项式，即直线。但在许多资源中，都有一些例子，其中拟合可以是3,9度等的多项式，那么这些高阶多项式是线性的吗？
浏览 0提问于2019-02-16得票数 8
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2回答
我正在试着用cftool来拟合一个基本的振荡器。问题是Matlab不会进行拟合；它一直在画一条直线。我一直在试验起始点和限制，但都没有用。 这个问题可能是微不足道的，但我想不出问题是什么。 当前拟合： ?
浏览 34提问于2021-01-21得票数 1
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我有一个由X和Y坐标组成的散点图。我想对直线使用最小二乘拟合，以获得最佳拟合直线。
最小二乘拟合直线是指:如果(x_1，y_1)，…(x_n，y_n)是测量的数据对，那么最佳直线是y=A+ Bx。
下面是我的python代码：
# number of points is 50
A = (sum(x**2)*sum(y) - sum(x)*sum(x*y)) / (50*sum(x**2) - (sum(x))**2)
B = (50*sum(x*y) - sum(x)*sum(y)) / (50*sum(x**2) - (sum(x))**2)
print (A,B)
这看起来是否正确
浏览 0提问于2014-03-07得票数 17
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1回答
直线拟合算法OpenCV
、、、、
我已经在源图像上应用了Canny边缘检测，然后使用findContours函数找到最长的轮廓。但在此之后，我想使用OpenCV中的直线拟合算法( fitline函数)在源图像中沿着天海线绘制一条线。
源映像：
在Canny边缘检测和找到最长轮廓之后：
直线拟合后的预期结果：
任何帮助都将深表感谢。
浏览 3提问于2016-02-29得票数 0
我有一组数据，我已经在MATLAB中使用2的幂拟合绘制并拟合了它们的点。我试着在那条曲线上画三条线作为切线。这些线中的每一条都从(x，y)：(2,0) (4,0) (9,0)的坐标开始。
MATLAB是否可以绘制从曲线到第一个已知点的直线，直到直线与曲线只有一个解(与曲线相切)？
我认为这需要某种特定的间隔，这告诉MATLAB步进坐标，直到它找到最近的点。有没有人知道这件事是否已经做了，或者完全可以做？
浏览 1提问于2014-11-15得票数 0
我知道polyfit的函数是一个直线拟合函数，它在Python语言中返回一条"y=ax+b“直线来拟合给定点。
在C++中，我使用OpenCV函数fitLine，它返回一条由4个参数( (vx，vy，x0，y0)表示的直线，其中(vx，vy)是与直线共线的规范化向量，(x0，y0)是直线上的点。)
但是我不能理解poly1d函数。我不能用OpenCV和C++来实现它。
如何实现poly1d并使用fitLine函数的返回值？
lineModel = np.poly1d(np.polyfit([y1, y2], [x1, x2], 1))
浏览 3提问于2014-05-14得票数 4
1回答
通过散点拟合样条曲线
、、、
我有两组数据，我想找出它们之间的相关性。虽然有相当多的数据分散，但有一个明显的关系。我目前使用numpy polyfit (8阶)，但有一些“摆动”的线路(特别是在开始和结束)，这是不合适的。其次，我认为在直线的开始处拟合不是很好(曲线应该稍微陡峭一点。
如何通过这些数据点获得最佳拟合“样条”？
我当前的代码：
# fit regression line
regressionLineOrder = 8
regressionLine = np.polyfit(data['x'], data['y'], regressionLineOrder)
p = n
浏览 3提问于2017-04-25得票数 1
2回答
在R中拟合对数曲线
、、、
如果我在R中有一组线性的点，我可以执行以下操作来绘制这些点，将一条直线拟合到它们上，然后显示这条直线：
x=c(61,610,1037,2074,3050,4087,5002,6100,7015)
y=c(0.401244, 0.844381, 1.18922, 1.93864, 2.76673, 3.52449, 4.21855, 5.04368, 5.80071)
plot(x,y)
Estimate = lm(y ~ x)
abline(Estimate)
现在，如果我有一组看起来像对数曲线的点，拟合更合适，如下所示：
x=c(61,610,1037,2074,3050
浏览 2提问于2012-07-20得票数 7
我正在寻求帮助，做一个(简单？)最小二乘直线拟合到Matlab中的一组点。
我有一个带有一组点的图像，我试图将一条线拟合到其中，最小化每个点到这条线的距离(最小二乘拟合)。似乎在openCV/fitline上工作得很好，但我们在两个平台上进行研究-另一个是Matlab，而Matlab/polyfit做的事情与opencv/fitline不同。
根据，Polyfit似乎最小化了与直线的Y距离，而不是最小平方(垂直)距离。
浏览 4提问于2014-02-13得票数 1
3回答
我正在使用matlab进行视频稳定化(使不稳定的视频不摇晃)。其中一个步骤是在给定不稳定的相机路径的情况下找到平滑的相机路径。不稳定的摄像机路径是给视频带来抖动或抖动的路径。我使用摄像机位置指定了摄像机路径，这是一个3D数据。摄像机路径- (cx，cy，cz)；
当我在matlab中绘图时，我可以直观地看到相机运动的抖动。因此，现在我需要在(cx，cy，cz)指定的相机路径上进行最小二乘拟合；
我遇到了polyfit()，它可以拟合二维数据。但我需要的是一个3-d平滑曲线拟合摇摇欲坠的曲线。提前谢谢。
浏览 1提问于2010-11-09得票数 0
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假设您想要指定Dask.array中的工作进程数，如所示，您可以设置：
dask.set_options(pool=ThreadPool(num_workers))
这对于我已经运行过的一些模拟非常有效，例如，montecarlo，但是对于一些线性代数操作，Dask似乎覆盖了用户指定的配置，例如：
import dask.array as da
import dask
from multiprocessing.pool import ThreadPool
dask.set_options(pool=ThreadPool(num_workers))
mat1 = da.random.rand
浏览 4提问于2017-02-24得票数 2
7回答
我曾经使用MATLAB，对于我提出的问题，我可以使用p= polyfit(x，y,1)来估计板中散点数据的最佳拟合线。我想知道我可以依靠哪些资源来用C++实现直线拟合算法。我知道这个主题有很多算法，对我来说，我希望算法应该是快速的，同时它可以在MATLAB中获得与多项式函数相当的精度。
浏览 3提问于2012-07-12得票数 8
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1回答
我正在尝试绘制最小二乘法的可视化图。最后，它应该看起来像这样：
现在我有了数据点和拟合的曲线(在我的例子中是一条直线，称为f(x))。我缺少的是残差(在链接中，残差是绿线)。意思:我想从每个数据点开始绘制直线，垂直到拟合的直线。
我的data.txt看起来像这样(简称)
1, 3
2, 4
3, 6
4, 3
我的gnuplot命令是：
f(x) = a*x +b + 1e-9
fit f(x) 'data.txt' u 1:2 via a, b
plot 'data.txt' with points title 'data', f(
浏览 2提问于2013-01-09得票数 2
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1回答
我想画一条直线，它是曲线的平均值。我正在像这样绘制我的数据：
plot 'dataset' u 2:4 w p smooth bezier
我的数据由多个列组成，我会得到这样的结果：
你有什么办法吗？我猜这更多的是插值而不是平均值。这与曲线的起伏无关，最好用一条直线来插值曲线……
使用直线可以或多或少地使用fit来拟合。然而，我如何拟合一条看起来不像是众所周知的曲线呢？让我给你举个例子吧？如何在主点组之间拟合平滑的曲线？请注意，在图表的下半部分有一些我不想表示的噪音。
浏览 1提问于2012-08-01得票数 4
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使用sklearn进行模型构建相对较新。我知道交叉验证可以通过n_jobs参数并行化，但是如果我不使用CV，我如何利用可用的核心来加速模型拟合？
浏览 0提问于2017-09-02得票数 5
我有想要拟合回归线的3d数据(我使用lm(x1 ~ x2+x3))。为了计算每个点到直线的距离，我使用了residuals(fit)。
问题是，我如何计算另一组点与之前拟合直线的距离(残差)？
浏览 5提问于2014-01-27得票数 0
1回答
我需要在python中的matplotlib图中拟合一条水平线，但找不到任何简单的方法。所以，我想知道在matplotlib中是否有任何简单的方法来拟合特定斜率的直线。
浏览 1提问于2020-04-09得票数 1
4回答
我在Spotfire中设置了一个网格可视化，为我的数据显示折线图。我还在属性的“直线和曲线”选项卡中添加了“直线拟合”。
。
有人知道如何获取截距系数和斜率系数吗？我想用计算出的斜率(从最大到最小)信息对我的可视化进行排序。
我使用的是Spotfire 7.6.0.57版本。谢谢!
浏览 3提问于2017-05-12得票数 0
我正尝试在python中执行拟合值迭代(FVI) (包括使用分段线性插值近似一个5维函数)。
scipy.interpolate.griddata在这方面做得很好。然而，我需要调用几千次插值例程(因为FVI是一个基于MC的算法)。
因此，基本上，函数已知的点集是静态的(并且很大-比如说32k)，但是我需要近似的点(这是原始集合的小扰动)非常大(32k X 5000 )。
有没有移植到CUDA的scipy.interpolate.griddata的实现？或者，有没有办法以某种方式加速计算？
谢谢。
浏览 0提问于2012-12-24得票数 8
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2回答
我有一个简单的问题来拟合对数-对数尺度上的直线。我的代码是，
data=loadtxt(filename)
xdata=data[:,0]
ydata=data[:,1]
polycoeffs = scipy.polyfit(xdata, ydata, 1)
yfit = scipy.polyval(polycoeffs, xdata)
pylab.plot(xdata, ydata, 'k.')
pylab.plot(xdata, yfit, 'r-')
现在我需要在对数比例上绘制拟合线，所以我只需要改变x和y轴，
ax.set_yscale('log
浏览 2提问于2012-09-27得票数 1
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这个问题是关于Apache Mahout的推荐部分，使用皮尔逊系数来衡量用户之间的相似性。根据我的理解，皮尔逊系数是如何衡量用户之间的相似性的。
假设2个用户对5个项目a、b、c、d和e进行评分，他们的评分是a1、b1、c1、d1、e1和a2、b2、c2、d2、e2。现在，皮尔逊系数给出了考虑点(a1，a2)，(b1，b2)，(c1，c2)，(d1，d2)和(e1，e2)的最小二乘直线拟合的估计。我理解这样做的主要目的(基于我在其他地方的阅读)是，您希望表示能够预测其他用户对任何对象的评分的准确性，给定当前用户的评分。现在，如果这些点位于一条直线上，这意味着您可以根据当前用户的评分来预测其他人
浏览 0提问于2012-03-20得票数 0
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3回答
最佳拟合矩形的算法
、、、
我正在寻找一个算法来做一个最佳拟合的任意矩形到一个无序点的集合。具体地说，我正在寻找一个矩形，其中点到任何一个矩形边的距离之和都是最小化的。我已经找到了大量的最佳拟合直线，圆和椭圆算法，但没有一个是矩形的。理想情况下，我喜欢用C、C++或Java写的东西，但对语言不是那么挑剔。
输入数据通常由位于矩形上或矩形附近的大多数点组成，还有一些异常值。数据的分布将是不均匀的，不太可能包括所有四个角落。
浏览 6提问于2013-07-03得票数 15
1回答
我使用Matlab在Mac上运行在Pentium处理器上，它有4个真正的核心。
我想分析磁共振图像(MRI)，并对这些图像的信号进行优化。对于每个像素，我有35个值(即相同的图像在不同的条件下获得了35次)，我想将这些值拟合成某种函数。
下面，我将代码简化为调用拟合函数的非常基本的循环：
ticid1 = tic;
for x= a:1:b
[a, b, c, d] = FitSignal(Volume(y,x,:));
end;
toc(ticid1);
这里的Volume是一个3D矩阵，保存了大约9MB大小的所有MRI图像。因此，FitSignal获得了一个数组，该
浏览 6提问于2015-11-10得票数 2
回答已采纳
我在windows 10上使用MSGARCH (R的软件包)
我应该用下面的代码多次拟合任何马尔可夫切换模型(12.500，带有while和for循环)
X = CreateSpec(variance.spec = list(model = c()),
distribution.spec = list(distribution = c()))
Y = FitML(data, spec = X)
如何并行化最后一个函数(FitML)?？我想对各种X值运行许多FitML()函数
浏览 0提问于2018-05-08得票数 0
3回答
试图得到一个简单的OpenMP循环，但我总是得到奇怪的输出。它没有从1到1000直线，而是从501到750，然后从1到1000。我猜是有线程问题吧？我正在VS2013上编译和运行。
#include <stdio.h>
#include <math.h>
int main(void)
{
int counter = 0;
double root = 0;
// OPEN MP SECTION
printf("Open MP section: \n\n");
getchar(); //Pause
#pragma
浏览 3提问于2015-01-04得票数 0
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1回答
我在Ubuntu16.04上的Google上运行了木星笔记本。VM有8个CPU和32 GB内存(并且可以轻松地增加)。当我运行一些ML脚本时，我可以看到VM没有完全加载。我注意到为n_jobs = 16添加GridSearchCV很有帮助:虚拟机100%加载，计算速度更快。
有两个问题：
为了确保我使用VM的全部功能，我应该寻找什么其他参数来学习scikit学习函数呢？例如，用拟合、变换、预测等方法。
除了CPU和内存之外，VM中还有其他参数需要修改以加快ML任务的速度吗？
谢谢，亚历克斯
浏览 2提问于2017-12-25得票数 1
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1回答
我想拟合一个多项式之间的两条线，每一条与其各自的斜率，见下图。
假设我有{L_1，m_1}和{L_0，m_0}，其中{L_i}是直线，{m_i}是各自直线的斜率。可能需要其他参数来拟合多项式，但初始约束是彼此平行的直线与斜率之间的距离。有人知道一个对这项任务有帮助的库吗？谢谢。
浏览 4提问于2020-11-24得票数 0
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我在达克上读到：
Worker节点和Scheduler节点同时运行。它们为多个重叠请求提供服务，同时在不阻塞的情况下执行多个重叠计算。
我一直认为单线程并发编程最适合于昂贵的I/O，而不是CPU绑定的作业。然而，我希望许多dask任务(例如dask.pandas、dask.array)都是CPU密集型的。
分布式系统是否只对客户端/服务器通信使用旋风，并有单独的进程/线程来运行dask任务？实际上，dask-worker有--nprocs和--nthreads参数，所以我希望是这样的。
如何与“旋风协同”和处理每个dask任务的更常见的进程/线程并发在分布式中？
浏览 3提问于2016-10-04得票数 4
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我翻阅了文档，但我不能正确地解释
在我的代码中，我想找到一条通过两点的直线(x1，y1)，(x2，y2)，所以我使用了np.polyfit((x1，x2)，(y1，y2),1)，因为它的1次多项式(直线)
它返回me -1.04 727.2，尽管我的代码(它是一个大得多的文件)正确运行，并完成了它想要做的事情--我想了解返回的是什么。
我假设多元拟合返回一条满足(通过)给它的点的线(曲线，直线，任何东西)，那么一条线怎么能用它返回的两个点来表示呢？
浏览 0提问于2018-02-18得票数 3
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在iPad3上设置webkit透视图CSS属性使子元素呈现非常模糊，就像用于非视网膜显示的图像一样。需要说明的是，我不是在谈论图像渲染模糊，DOM子元素是渲染模糊。
对此我们能做些什么？
简单地删除属性不是一个选项，因为我使用的动画需要在Z轴上移动。
属性在CSS中是这样设置的：
-webkit-perpective: 500;
谢谢你在这方面的帮助！
浏览 2提问于2012-06-01得票数 5
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我正在尝试将一个函数拟合到下图的一部分：
我想找出信号开始呈指数增长的时间。为此，我将指数曲线拟合到数据，再乘以heavyside阶跃函数。
def fit(x, a, b, c, d, e):
return np.heaviside(x-a, 0.5)*b*np.exp(c*x-d)+e
parameter, covariance = curve_fit(fit, fitx, fity)
x = np.linspace(min(fitx), max(fitx), 1000)
plt.plot(fitx, fity)
plt.plot(x, fit(x, *parameter
浏览 0提问于2017-11-14得票数 0
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