scipy 相关问题

SciPy是一个用于Python编程语言的算法和数学工具的开源库。

为什么我的Winsorization代码告诉我它的论点太多？我有一个看起来像这样的数组： [3.40。10.6... -0.4 -0.4 0。] 该数组中的值约为1350万。我想将顶部和底部的5％赢得与异常值打交道。这是代码...

[ 3.4 0. 10.6 ... -0.4 -0.4 0. ]

python scipy

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如何解决Python中的多项式特征值？

python matlab numpy scipy

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如果我使用python pandas，是否需要结构化阵列？

numpy scipy pandas

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Scipy.optimize.minimize：回调价格昂贵时如何有效？

scipy scipy-optimize minimize

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gauss用scipy拟合数据，并在适合质量上获得奇怪的答案

我有伽马广场，我使用python和scipy非常适合高峰。运行良好，但试图获得拟合质量的数字（对于某些自动化的意图）返回非常奇怪的数字...

python scipy statistics curve-fitting

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我正在尝试从某些输入数据产生Sigmoid/Logistic曲线。我从thisPost

结果如下：

python matplotlib scipy

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如何在实验图和理论图上进行拟合

python numpy matplotlib scipy

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FFT未检测到具有已知周期性的实验数据中的预期频率

IAM分析了实验数据，其中电阻RXX的测量是角度PHI的函数，该角度的范围为0至360度，步骤为2度。数据集由两个列组成： phi（...

python numpy scipy signal-processing fft

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<code>wasserstein_distance_nd</code>

python math scipy statistics simulation

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Here

python scipy statistics model-fitting probability-distribution

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使用numpy和scipy special textime练习回归

python numpy scipy

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对具有极小值的函数积分的日志的数量稳定评估

如果我有一个随机数z，该数字定义为两个随机数x和y的总和，则z的概率分布是x和y的概率分布的卷积。

python scipy statistics numerical-integration numerical-stability

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如何修复高斯拟合的行为不像预期？

I有一组数据，显示辐射没有作为速度的函数吸收。数据显示了非常清晰的倾角，或者如果我们绘制数据的倒数为吸收，我们会得到一个明显的峰...

python scipy curve-fitting

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我有各种泵性能数据，我试图将曲线作为它们的组合。

通常，泵曲线遵循某种形式的亲和力法律，AS

python scipy regression curve-fitting

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Qiskit：attributeError：'parameterexpression'对象在IBM Quantum Hardware上运行最小化估算器（SCIPY）时没有属性'名称' 我正在尝试使用scipy.optimize.minimize和Qiskit Runtime的估算器优化量子电路，并在IBM量子真实设备上运行。但是，我遇到以下错误：

和Qiskit运行时

optimization scipy quantum-computing qiskit

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我有一个好奇的案例。不幸的是，我没有设法在下面的MWE中重现计算时间，但我的项目基本上是一个更拥挤的版本。我想加快代码，所以我尝试了

。这是由于腌制问题而无法工作的（

python scipy differential-evolution

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在同一环境中具有Scipy版本的问题，但不同的机器

我在不同机器上使用相同的CONDA环境遇到问题。当我列出环境的conda列表时，我会发现安装了正确的版本。读取线8.2 ...

python scipy conda version

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如何将scipy csr_matrix转换回行，col和data的列表？我有一个Scipy CSR_MATRIX，该csr_matrix是按照文档中指定的方式创建的：导入numpy作为NP 来自scipy.sparse导入csr_matrix 行= np.Array（[[0，0，1，2，2，2]） col = np.Array（[0，...

import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) mtr = csr_matrix((data, (row, col))) mtr.toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 5, 6]])

python scipy sparse-matrix

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适合广义帕累托分布（GPD）

genpareto.fit

python scipy statistics minimization

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<code>scipy.integrate.solve_ivp</code>

solve_ivp

python scipy cupy scipy-integrate

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