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有没有可以和 Scipy 相媲美的 Lua 科学包？

我正在编写一些 Python 数字代码，并想使用特殊模块中的一些函数。到目前为止，我的代码只依赖于 numpy，我发现它很容易安装在各种 Python 环境中。另一方面，安装 scipy 通常是一种令人沮丧的练习。有没有办法只获得特殊模块？

请注意，我现在看到 Mac 有一个可下载的 scipy 包，但情况并非总是如此

我正在努力弄清楚如何使用 scipy.distributions 包，并想知道是否有人可以为我发布一些示例代码。它似乎可以满足我的所有需求，我只是不知道如何使用它。

我需要生成两种分布，一种是对数正态分布，一种是泊松分布。我知道每个的方差和 lambda。

资源链接也可以。

在尝试使用 scipy 的 quad 方法来积分高斯（假设有一个名为 gauss 的高斯方法）时，我在将所需的参数传递给 gauss 并让 quad 对正确的变量进行积分时遇到问题。有没有人有一个很好的例子来说明如何使用带多维函数的四边形？

但这让我想到了一个更宏大的问题，即总体上整合高斯的最佳方法。我没有在 scipy 中找到高斯积分（令我惊讶）。我的计划是编写一个简单的高斯函数并将其传递给 quad（或者现在可能是一个固定宽度的积分器）。你会怎么办？

编辑：固定宽度意味着类似于 trapz 的东西，它使用固定的 dx 来计算曲线下的面积。

到目前为止，我得到的是一个 make___gauss 方法，它返回一个 lambda 函数，然后可以进入四边形。这样我可以在积分之前用我需要的平均值和方差来制作一个正常的函数。

当我尝试传递一个通用高斯函数（需要用 x、N、mu 和 sigma 调用）并使用四边形填充一些值时

参数 10、2 和 0 不一定匹配 N=10、sigma=2、mu=0，这提示了更扩展的定义。

scipy.special 中的 erf(z) 需要我准确定义 t 最初是什么，但很高兴知道它在那里。

我已经能够使用 IronPython 的标准 Python 模块，但我还没有让 SciPy 工作。有没有人能够使用 IronPython 的 SciPy？你必须做什么才能让它发挥作用？

更新：请参阅IronPython 和 Ironclad 中的数值计算

更新：微软正在与 Enthought 合作为 .NET 制作 SciPy。

我正在尝试使用数值积分方法在我的程序中对任意（我编码时已知）函数进行数值积分。我正在使用 Python 2.5.2 和 SciPy 的数值集成包。为了感受它，我决定尝试整合 sin(x) 并观察这种行为 -

我觉得这种行为很奇怪，因为 -
1. 在普通积分中，整个周期的积分为零。
2. 在数值积分中，这 (1) 不一定是这种情况，因为您可能只是在近似曲线下的总面积。

无论如何，假设 1 为真或假设 2 为真，我发现行为不一致。两种积分（-pi 到 pi 和 0 到 2*pi）都应该返回 0.0（元组中的第一个值是结果，第二个是错误）或返回 2.257...

有人可以解释为什么会这样吗？这真的是矛盾吗？有人能告诉我我是否遗漏了一些关于数值方法的基本知识吗？

无论如何，在我的最终应用程序中，我打算使用上述方法来查找函数的弧长。如果有人在这方面有经验，请告诉我在 Python 中执行此操作的最佳策略。

编辑
注意
我已经在数组中存储了范围内所有点的第一个微分值。
当前误差是可以容忍的。
尾注

我已经阅读了有关此的维基百科。正如 Dimitry 所指出的，我将整合 sqrt(1+diff(f(x), x)^2) 以获得弧长。我想问的是 - 是否有更好的近似/最佳实践（？）/更快的方法来做到这一点。如果需要更多上下文，我会按照您的意愿单独发布/在此处发布上下文。

我是 Linux n00b，我想安装 SciPy 来帮助我完成家庭作业。

这个页面让我感到困惑而不是帮助我。

我一直在指导自己使用从 sourceforge 获得的 INSTALL.txt 文件，该文件说

通过 Synaptic 包管理器，我下载了所有这些 + IPython。

我想我会在你们回答我的第一个问题和最终启动并运行这件事之间陷入困境，我将多次更新这篇文章。

第一个问题：通过这个链接引导自己，我用 scipy 下载了 sourceforge .tar 文件。

我在 /home/antonio/Desktop/Downloads 上提取了它的内容

我运行了链接上显示的命令：

^ 为什么？？

为什么会出现command not found？我应该在其他地方提取 .tar 文件的内容吗？

在我的 64 位 Debian/Lenny 系统（4GByte RAM + 4GByte 交换分区）上，我可以成功地做到：

但是 f 是 anp.complex128的内存消耗是令人震惊的，我不能对结果做更多​​的事情（例如调制系数然后f=ifftn(f)）而没有MemoryError回溯。

与其安装更多的 RAM 和/或扩展我的交换分区，是否有某种方法可以控制 scipy/numpy “默认精度”并让它计算一个 complex64 数组？

我知道我可以在之后使用f=array(f,dtype=np.complex64); 我希望它实际上以 32 位精度和一半的内存进行 FFT 工作。

进一步研究 Python 和 Ruby 之间的差异，是否有与 SciPy 等效的 Ruby，或者还有哪些其他科学数学 gem 可用于 Ruby？

我被要求提供 Numpy 和 Scipy 作为 python 鸡蛋文件。不幸的是，Numpy 和 Scipy 没有为 Win32 平台以 .egg 形式发布他们的产品的官方版本——这意味着如果我想要鸡蛋，那么我必须自己编译它们。

目前我的雇主提供 Visual Studio.Net 2003，它不会编译 1.1.1 之后的任何 Numpy 版本——随后发布的每个版本都不能用 VS2003 编译。

我真正想要的是我可以使用的其他一些编译器，也许是免费的，但是作为一个免费的限时试用版......我可以用它来编译鸡蛋。有没有人知道我可以在不支付任何费用的情况下获得和使用另一个编译器，并且肯定会在 Windows 上编译 Numpy？

请仅在您知道它会编译 Numpy 的事实时提出建议——不要猜测！

谢谢

备注：我在一个对法律事务非常敏感的组织工作，所以我所做的一切都必须完全合法。我必须按照许可条款做所有事情，并且会接受审计。

我的环境：

• 视窗 32
• 标准 C Python 2.4.4