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問題: 不等式制約を渡したい。私は6つのパラメータを持っていると考えてください

値でInitial、私の制約は次のとおりです。

しかし、これは正しく機能していません。何が間違いなのかわからない。制約を関数として渡すより良い方法はありますか? 私を助けてください。

システムに SciPy をインストールするにはどうすればよいですか?

NumPy 部分 (SciPy が依存する部分) には、実際には 64 ビット Windows 用のインストーラーがあります: numpy-1.3.0.win-amd64-py2.6.msi (直接ダウンロード URL、2310144 バイト)。

SciPy スーパーパック インストーラーを実行すると、ダイアログ ボックスに次のメッセージが表示されます。

インストールできません。Python バージョン 2.6 が必要ですが、レジストリに見つかりませんでした。

私はすでに Python 2.6.2 をインストールしています (そしてその中に Django がインストールされています) が、レジストリの話については知りません。

レジストリ エントリは既に存在しているようです。

私がこれまでに行ったこと：

ステップ1

NumPy スーパーパック インストーラー numpy-1.3.0rc2-win32-superpack-python2.6.exe (直接ダウンロード URL、4782592 バイト) をダウンロードしました。このインストーラーを実行すると、「インストールできません。Python バージョン 2.6 が必要ですが、レジストリに見つかりませんでした。」という同じメッセージが表示されました。 更新：実際に動作するNumPyのインストーラーがあります-質問の冒頭を参照してください。

ステップ2

別の方法で NumPy をインストールしようとしました。zip パッケージ numpy-1.3.0rc2.zip (直接ダウンロード URL、2404011 バイト) をダウンロードし、通常の方法で zip ファイルを一時ディレクトリ D:\temp7\numpy-1.3.0rc2 (setup.py と README .txt です)。次に、コマンド ライン ウィンドウを開き、次のようにしました。

これは長時間実行され、cl.exe (Visual Studio の一部) の使用も含まれていました。これは、約 5000 行の長 さのトランスクリプト(230 KB) です。

これはうまくいくように見えました。これを Python で実行できるようになりました。

この結果で：

ステップ 3

SciPy スーパーパック インストーラー scipy-0.7.1rc3- win32-superpack-python2.6.exe をダウンロードしました (直接ダウンロード URL、45597175 バイト)。このインストーラーを実行すると、最初にリストされたメッセージが表示されました

ステップ 4

別の方法で SciPy をインストールしようとしました。zip パッケージ scipy-0.7.1rc3.zip (直接ダウンロード URL、5506562 バイト) をダウンロードし、通常の方法で zip ファイルを一時ディレクトリ D:\temp7\scipy-0.7.1 (setup.py と README .txt です)。次に、コマンド ライン ウィンドウを開き、次のようにしました。

これはあまり効果がありませんでした - これがトランスクリプトです(約 95 行)。

そしてそれは失敗します：

プラットフォーム: ディレクトリ D:\Python262 にインストールされた Python 2.6.2、Windows XP 64 ビット SP2、8 GB RAM、Visual Studio 2008 Professional Edition がインストールされています。

インストールされた Python の起動画面は次のとおりです。

PATH の値。コマンド ライン ウィンドウでの SET の結果:

Numpy と Scipy のインストールに問題があります

http://www.scipy.org/Installing_SciPy/Windows

ダウンロードページに行き、Python26 用の .exe ファイルをダウンロードしました。私のマシンにはPython26があります。インストール後、試してみました

どうやって進める？

私は大きな行列を扱っているので、NumPyのmemmapを使用しています。ただし、me​​mmapで使用されているファイル記述子が閉じられていないため、エラーが発生します。

私の理解では、メソッドclose（）が呼び出されると、memmapファイルは閉じられます。ただし、上記のコードは、最終的に「[Errno 24]開いているファイルが多すぎます」というエラーがスローされるため、永久ループすることはできません。

誰かが私が見落としているものを知っていますか？

使用している NumPy のバージョンを確認するにはどうすればよいですか?

Numpy を最新のものに更新するにはどうすればよいですか? ここから .dmg ファイルをダウンロードする必要があります:

http://sourceforge.net/projects/numpy/files/

この .dmg は 10.5 専用ですか? 次の手順を使用して numpy をインストールしました。

http://www.scipy.org/Installing_SciPy/Mac_OS_X

現在の Numpy は 1.2.1 です。Mac OS X 10.6.1 Snow Leopard で実行しています。ありがとう！

uncertainties.pyモジュール（エラー伝播を伴う計算を実行するモジュール）によって作成された数のようなオブジェクトに「すべての」数学関数を提供したいと思います。これらのオブジェクトは不確定性のある数です。

これを行うための最良の方法は何ですか？

math現在、モジュール内のほとんどの関数を再定義しuncertainties.pyて、不確実な数値で機能するようにしています。欠点の1つは、実行したいユーザーは実行後from math import *に実行する必要があることです。import uncertainties

ただし、NumPyとの相互作用は、基本的な操作に制限されています（不確実性のある数値の配列を追加するなど）。不確実性のある数値を含むNumPy配列で機能する、より複雑な関数（sin（）など）は（まだ）含まれていません。私がこれまでに採用したアプローチは、ユーザー定義を提案することで構成されていますsin = numpy.vectorize(math.sin)。これにより、新しいmath.sin関数（不確実性のある数値で機能する）が任意のNumpy配列の要素にブロードキャストされます。欠点の1つは、これをユーザーが関心のある機能ごとに実行する必要があることです。これは面倒です。

sin()では、単純な数値やNumPy配列で便利に機能するように、数学関数を拡張するための最良の方法は何でしょうか。

NumPyが選択したアプローチは、Numpy配列で機能するようにnumpy.sin変更するのではなく、独自のを定義することです。モジュールmath.sinに対して同じことを行い、再定義を停止する必要がありますか？uncertainties.pymath.sin

sinさらに、単純な数値、不確実性のある数値、およびNumpy配列の両方で機能するように、最も効率的で正しい定義方法は何でしょうか。私の再定義math.sinは、単純な数と不確実な数をすでに処理しています。ただし、を使用してベクトル化することnumpy.vectorizeは、「通常の」NumPy配列では。よりもはるかに遅い可能性がありますnumpy.sin。

Python で分析する必要がある実験から出力された一連の大きなテキスト ファイル (最大 1 ギガ) があります。それらは、最初の質問を提示する 2D numpy 配列にロードするのが最適です。

• ローディングの開始時には行数が不明なため、非常に大きな numpy 配列を行ごとに最も効率的に構築するにはどうすればよいでしょうか?

2 つの大きな配列が一時的に共存するため、単に行を配列に追加するだけではメモリの観点から非効率的です。を使用すると、同じ問題が発生するようですnumpy.append。関数は有望ですが、理想的には配列をそのstack場で成長させたいと思います。

これは、2 番目の質問につながります。

• numpy 配列を多用する Python プログラムのメモリ使用量を観察する最良の方法は何ですか?

上記の問題を調査するために、通常のメモリ プロファイリング ツール (heapy と pympler) を使用しましたが、外側の配列オブジェクトのサイズ (80 バイト) しか得られず、含まれているデータは得られません。Python プロセスが使用しているメモリの量を大まかに測定する以外に、配列が大きくなるにつれて配列の「フル」サイズを取得するにはどうすればよいですか?

ローカルの詳細: OSX 10.6、Python 2.6、ただし一般的なソリューションは大歓迎です。

誰かが私がここで間違っていることを示すことができますか?

出力は次のとおりです。

行ベクトルまたは列ベクトルを行列に「複製」すると便利な場合があります。クローニングとは、次のような行ベクトルを変換することを意味します

マトリックスに

または次のような列ベクトル

の中へ

MATLAB またはオクターブでは、これは非常に簡単に実行できます。

これをnumpyで繰り返したいのですが、うまくいきません

In [16]最初の方法 ( )が機能しなかったのはなぜですか? よりエレガントな方法でPythonでこのタスクを達成する方法はありますか?