正如标题所示,我正在尝试用分段函数拟合一条曲线。下面是一个示例:import scipy.optimize as sio
y = np.arrayx, y)ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous
通过添加打印函数,我发现这是因为
现在,我正在尝试将曲线拟合到一个大型数据集;有两个数组,x和y,每个数组都有352个元素。我对数据拟合了一个多项式,效果很好:import matplotlib.pyplot as pltcoeff=np.polyfit(x, y, 20)但我需要一条更精确的优化曲线,所以我一直在尝试用scipy拟合曲线。以下是我到目前为止拥有的
我有一个包含10000个测量值的Numpy数组。我用Matplotlib绘制了一个直方图,通过肉眼观察,这些值似乎是正态分布的:然而,我想要验证这一点。我已经用下面的代码测试了这个函数,它似乎做了我想要做的事情:import scipy.stats as stats
s = numpy.random.normal编辑:
我的包含10000个值的Numpy数组</em
我有一个Python脚本,它在ABAQUS中使用,并调用numpy和scipy。我从32位Windows机器切换到64位机器。我在我的新64位系统上安装scipy for ABAQUS 6.13.1时遇到了问题。有没有人能给我一些关于如何让scipy运行ABAQUS的提示,并为我提供兼容版本的scipy? 致以问候。
我正在尝试使用pymc3来拟合一个涉及voigt函数的模型(来自scipy.special)。voigt函数的输入应该是数组,而a,b是pymc3类。如何让scipy.special函数将pymc3 RV作为输入?运行下面附加的代码会产生错误: import pymc3 as pmimport numpy as np
with pm.Model