在我的代码中，我采用两个数据系列的对数并绘制它们。我想通过将x轴的每个刻度值提高到e的幂(自然对数的反对数)来更改它。换句话说。我想绘制两个系列的对数，但在级别上有x轴。这是我正在使用的代码。frompylabimportscatterimportpylabimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFrameimportnumpyasnpfile_name='/Users/joedanger/Desktop/Python/scatter_python.csv'data=DataFrame
在我的代码中，我采用两个数据系列的对数并绘制它们。我想通过将x轴的每个刻度值提高到e的幂(自然对数的反对数)来更改它。换句话说。我想绘制两个系列的对数，但在级别上有x轴。这是我正在使用的代码。frompylabimportscatterimportpylabimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFrameimportnumpyasnpfile_name='/Users/joedanger/Desktop/Python/scatter_python.csv'data=DataFrame
我需要取两个包含对数概率的NumPy矩阵(或其他二维数组)的矩阵乘积。天真的方式np.log(np.dot(np.exp(a),np.exp(b)))显然不是首选。使用fromscipy.miscimportlogsumexpres=np.zeros((a.shape[0],b.shape[1]))forninrange(b.shape[1]):#broadcastb[:,n]overrowsofa,sumcolumnsres[:,n]=logsumexp(a+b[:,n].T,axis=1)有效，但运行速度比np.log(np.dot(np.exp(a),np.exp(b)))慢10
我需要取两个包含对数概率的NumPy矩阵(或其他二维数组)的矩阵乘积。天真的方式np.log(np.dot(np.exp(a),np.exp(b)))显然不是首选。使用fromscipy.miscimportlogsumexpres=np.zeros((a.shape[0],b.shape[1]))forninrange(b.shape[1]):#broadcastb[:,n]overrowsofa,sumcolumnsres[:,n]=logsumexp(a+b[:,n].T,axis=1)有效，但运行速度比np.log(np.dot(np.exp(a),np.exp(b)))慢10
我正在尝试创建数据列的直方图并以对数方式(y轴)绘制它，但我不确定为什么以下代码不起作用:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdata=np.loadtxt('foo.bar')fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111)plt.hist(data,bins=(23.0,23.5,24.0,24.5,25.0,25.5,26.0,26.5,27.0,27.5,28.0))ax.set_xlim(23.5,28)ax.set_ylim(0,30)ax.grid(True)plt.yscale('log')
我正在尝试创建数据列的直方图并以对数方式(y轴)绘制它，但我不确定为什么以下代码不起作用:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdata=np.loadtxt('foo.bar')fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111)plt.hist(data,bins=(23.0,23.5,24.0,24.5,25.0,25.5,26.0,26.5,27.0,27.5,28.0))ax.set_xlim(23.5,28)ax.set_ylim(0,30)ax.grid(True)plt.yscale('log')
我只是在测试NumericalMethodsinEngineeringwithPython中的一个示例。fromnumpyimportzeros,arrayfrommathimportsin,logfromnewtonRaphson2import*deff(x):f=zeros(len(x))f[0]=sin(x[0])+x[1]**2+log(x[2])-7.0f[1]=3.0*x[0]+2.0**x[1]-x[2]**3+1.0f[2]=x[0]+x[1]+x[2]-5.0returnfx=array([1.0,1.0,1.0])printnewtonRaphson2(f,x)当我
我只是在测试NumericalMethodsinEngineeringwithPython中的一个示例。fromnumpyimportzeros,arrayfrommathimportsin,logfromnewtonRaphson2import*deff(x):f=zeros(len(x))f[0]=sin(x[0])+x[1]**2+log(x[2])-7.0f[1]=3.0*x[0]+2.0**x[1]-x[2]**3+1.0f[2]=x[0]+x[1]+x[2]-5.0returnfx=array([1.0,1.0,1.0])printnewtonRaphson2(f,x)当我
如何计算BigDecimal的对数？有谁知道我可以使用的任何算法？到目前为止，我的谷歌搜索已经提出了一个(无用的)想法，即转换为double并使用Math.log。我将提供所需答案的精确度。编辑:任何基础都可以。如果在basex中更容易，我会这样做。 最佳答案 JavaNumberCruncher:TheJavaProgrammer'sGuidetoNumericalComputing使用Newton'sMethod提供解决方案.本书源代码可用here.以下内容摘自第12.5章大十进制函数(p330和p331):/***Comput
如何计算BigDecimal的对数？有谁知道我可以使用的任何算法？到目前为止，我的谷歌搜索已经提出了一个(无用的)想法，即转换为double并使用Math.log。我将提供所需答案的精确度。编辑:任何基础都可以。如果在basex中更容易，我会这样做。 最佳答案 JavaNumberCruncher:TheJavaProgrammer'sGuidetoNumericalComputing使用Newton'sMethod提供解决方案.本书源代码可用here.以下内容摘自第12.5章大十进制函数(p330和p331):/***Comput
