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これを行う方法はありますか？たとえば、次のコードでは精度が失われます。

私のプロジェクトの 1 つで、一般的な超幾何関数を含む式を繰り返し評価する必要があります。SciPy は一般的な HypGeo 関数をサポートしていませんが、MPMath はサポートしています。ただし、使用mp.hyper(..)には非常に時間がかかります。そこで代わりに、彼らの高速精度ライブラリ関数を使用することにしましたfp.hyper(..)。残念ながら、動作はまったく異なるようです。以下の私の例：

最初のプロットはfp.plot(f_high,[0,1])、2 番目のプロットを示していますfp.plot(f_low,[0,1])。誰かが疑問に思っている場合: 関数は見苦しく見えますが、一方は他方のコピーであり、 にmp置き換えられているだけfpなので、他の方法で異なる可能性はありません。

私もMathematicaでプロットしましたが、絵は上のものに似ています（高精度）。

関数の実装に間違いがあるようfp.hyperですね。

C コードから mpmath の特殊関数にアクセスしたいと考えています。中間のpythonスクリプトを介してそれを行う方法を知っています。たとえば、超幾何関数を評価するために、C プログラムは次のようにします。

GGauss_2F1.py スクリプトを呼び出すことで問題なく動作します。

中間の python スクリプトに頼ることなく、C から直接 mpmath 関数 hyp2f1 を呼び出す方法はありますか? mpmathモジュールはコマンドでインポートできると思います

しかし、実際の関数にアクセスするにはどうすればよいでしょうか?

Blender (v2.76、Python 3.4.2 コンソール、Windows 8.1) で sympy を試すことに興味があります。Blender SE からのこの回答に従い、sympy を Githib から ZIP としてダウンロードし、sympy フォルダーを C:\Program Files\Blender Foundation\Blender\2.76\python\lib\site-packages に移動しました。しかし、Blender を開いて Python コンソールで sympy をインポートしようとすると、次のエラーが発生しました。

外部ライブラリのインストール方法がわかりません。ImportError に記載されているリンクにアクセスしようとしたところ、 pip install mpmath. 私はcmdでそれを試しましたが、これを得ました:

少し前にAnacondaをインストールしたので、この出力が得られるのは理にかなっていると思います。sympy をインポートできるように、Blender の外部ライブラリとして mpmath をインストールするにはどうすればよいですか?

数値ラプラス逆変換に「DE HOOG」アルゴリズムを使いたいです。「mpmath」パッケージを使用したいので、リンクからインストールしました：

https://github.com/klkuhlm/mpmath

t=1 で以下の関数の逆ラプラス変換を見つける必要があるとしましょう。

f = 1/(s-1)

f の逆ラプラス変換は : e^(t)

t=1 で、結果は次のようになると予想されます = e

問題は、「i」の範囲を4未満に設定した場合にのみ完全に機能することです。たとえば、次のように置き換えます。

次のエラーが表示されます。

ここに画像の説明を入力

この問題を解決するのを手伝ってくれませんか?

ありがとう！

mpmath に問題があります。ドキュメントの例からプロットを再現しようとしています。問題は名前空間の競合であると思われますが、動作させることができません。ここに私のコードとエラーがあります:

3 つのインポート コマンドをさまざまな順序で再配置しようとしましたが、1 つを除外しようとしましたが、成功しませんでした。私は、Mac OSX Sierra の Anaconda python インストールから Jupyter ノートブックで作業しています。私はmpmath 0.19、matplotlib 1.5.3を持っています。「conda list」を実行すると、リストされているpylabが見つかりません。ただし、「from pylab import *」はエラーになりません。トラブルシューティングの提案はありますか? これはパッケージのインストールの問題ですか?

mpmath任意精度の演算を提供するライブラリとscipy.statsライブラリを一緒に使用しようとしています。

ただし、norm.cdfを呼び出して、入力が数値かどうかを内部的にチェックしますnp.isnan(x)。したがって、次のエラーが表示されます。

の代わりに強制的scipy.stats.cdfに使用する方法はありますか? または、この問題を解決する別の方法はありますか?mpmath.isnannp.isnan

Chudnovskyアルゴリズムと呼ばれるπアルゴリズムに出会いました。Python の実装は、Python に付属のパッケージを使用するウィキペディアに示されています。decimalしかし最近、ガウス・ルジャンドルのアルゴリズムをテストしたところ、高精度の計算を扱う場合mpmathよりもパッケージの実行がはるかに効率的であることがわかったので、このアルゴリズムが で動作することを願っています。これが私のコードです:decimalmpmath

私は Python 自体が大きな整数を処理できると信じていmpmathますK, L, X。問題は非常に多く発生しS += (M * L) / Xていると思います。Xこんなにたくさんの数に対処するのはとても混乱しました。アドバイスをいただければ幸いです。ありがとうございます。