問題タブ [scipy]

私は Python が初めてで、SciPy ライブラリも初めてです。SciPy の世界に飛び込む前に、リストにある専門家から質問をいくつか受けたいと思いました。

累積分布関数 (CDF) と確率分布関数 (PDF) の 2 つの統計関数を実行する方法について、誰かが大まかなガイドを提供できるかどうか疑問に思っていました。

私の使用例は次のとおりです。1000 個の浮動小数点値を持つ sampleSpaceList [] があります。私のプログラムで新しい浮動小数点値が生成されたら、sampleList で CDF と PDF の両方を実行し、CDF の値が以下の確率と PDF の確率分布を取得したいと考えています。

もう少し情報

基本的に、私のプログラムには、成功または失敗する可能性のあるイベントがあります。成功した場合は、そのイベントのイベント比率を計算し、しきい値の 1000 に達するまで sampleSpaceList に追加します。しきい値に達したら、次のイベント比率を計算します。そのイベント比が私のシステムで成功するかどうかの確率を取得したいと思います。

私が基本的に取得したいのは、特定のイベント比率の成功確率です。

CDF と PDF のどちらが私の問題に関連するのかよくわからないので、両方の使用方法を学びたかったのですが、いつでも CDF または PDF のいずれかのみを使用してイベントの確率を取得します-比率が成功しています。

私はOctaveでOdePkgを使用して、たとえばode5rによる硬いODEのシステムを解いています。

ソルバーは、従属変数Yを時間t（ベクトル）に関する行列に格納します。

パラメータをparamに適合させたいので、結果の変数Yは私の参照値に最もよく適合します。例：

どのOctave/Matlab（他の言語も歓迎）ルーチンがマルチパラメーター（最小二乗/スプライン）フィットを実行できますか？フィットで異なる初期値Y0のパラメーターセットを組み合わせるにはどうすればよいですか？ヒントや可能性を教えていただければ幸いです。

よろしく、サイモン

問題の相補誤差関数 (erfc^(1)) の逆数を計算する必要があります。

そのための Python ツールを調べていたところ、必要な数学ツールのほとんどは Enthought にあると多くのスレッドが述べていたので、それをダウンロードしてローカル ユーザー アカウントにインストールしました。しかし、私はそれをどのように使用するかについてよくわかりませんか？

何か案は？

グッドデイコーダーとコデレス、

私は、統計データの山を調べて、そこから要求したものを返すコードを書いています。タスクを完了するために、メソッドは1つの多次元配列から読み取り、別の配列に書き込みます。私に問題を与えるコードの一部は次のとおりです。

両方のスライスのサイズはです27:1:6:1が、例外が発生します。

私はびっくりしました。

ありがとうございました。

scipyでl_bfgs制約最適化ルーチンを使用して関数を最適化しようとしています。ただし、最適化ルーチンは、範囲内にない値を関数に渡します。

私の完全なコードは次のようになります

初期値（Initial）とbounds（interval）に基づいてopt =optimize.fmin_l_bfgs（）はシミュレーションのために値をソフトウェアに渡しますが、渡される値は「bounds」である必要があります。そうではありません。さまざまな反復で渡された値を以下に示します。

この反復では、-4.4139714が2番目のパラメーターに渡されますが、（10.0、50000.0）とは異なるはずです。どこから来るのか、-4.4139714わかりませんか？

コードのどこを変更すればよいですか？範囲内にあるはずの値を渡すように

csv dictreader、matplotlib、およびnumpyを使用して、csvファイルの1列のデータを使用して単純な確率密度関数(pdf)グラフを作成しようとしています...

numpy 配列と組み合わせて CSV DictReader を使用する簡単な方法はありますか? 以下は動作しないコードです。エラーメッセージは TypeError: len() of unsized object です。これは、データが numpy 配列形式ではないという事実に関連していると思いますか? また、私のデータには負の数と正の数があります。前もって感謝します！

scipy から、interpolate.splrep および interpolate.splev 関数を使用して、データ セットを補間しています。当然のことながら、データ セットの端に近い補間値を取得しようとすると、これはうまく機能しません。

私は回避策を思いつきました (データセットの最後の「通常の」エントリと同じ値を持つ 2 つの追加エントリによってデータセットを拡張します。これは機能しているようです)、別の補間関数を使用する必要があるかどうか疑問に思っています、またはこれに対処する一般的な方法がある場合。

前もって感謝します！

Python 2.5 を使用しています。

私はcobylaの最適化に境界を渡しています:

Initial初期値に基づいてb1、b10値が に渡されopt()ます。しかし、特に では、値がずれていますb9。これは私の問題にとって非常に重要な境界条件です!

「すべての反復でx[2]関数に渡される値はopt()、常により大きくなければなりませんx[3]」 -- これを達成するにはどうすればよいですか?

b1私の境界 (からb9) 定義に何か問題がありますか?

または、境界を定義するより良い方法はありますか?

私を助けてください。

代入問題は単一の行列の形で提起できるので、NumPy にそのような行列を解く機能があるかどうか疑問に思っています。これまでのところ、私は何も見つけていません。NumPy/SciPy に代入問題解決機能があるかどうか知っている人がいるでしょうか?

編集:その間、 http: //software.clapper.org/munkres/ で Python (NumPy/SciPy ではない) の実装を見つけました。それでも、NumPy/SciPy の実装ははるかに高速になると思いますよね?

次のプログラムを実行すると、scipy 'leastsq' 最適化ルーチンで問題が発生します。

そして時々index out of range for an array...

func optimize.leastsq() 呼び出しの何が問題なのかわかりません。助けてください