anaconda\path\scipy\integrate\quadrature.py:324: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
h0divh1 = h0 / h1
anaconda\path\scipy\integrate\quadrature.py:326: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
y[slice1]*hsum*hsum/hprod +
anaconda\path\scipy\integrate\quadrature.py:327: RuntimeWarning: invalid value encountered in add
y[slice2]*(2-h0divh1))
anaconda\path\scipy\integrate\quadrature.py:326: RuntimeWarning: invalid value encountered in add
y[slice1]*hsum*hsum/hprod +
trapz returns a value (-9.5865055e-10) while simps returns nan and the following error:
[code]anaconda\path\scipy\integrate\quadrature.py:324: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide h0divh1 = h0 / h1 anaconda\path\scipy\integrate\quadrature.py:326: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide y[slice1]*hsum*hsum/hprod + anaconda\path\scipy\integrate\quadrature.py:327: RuntimeWarning: invalid value encountered in add y[slice2]*(2-h0divh1)) anaconda\path\scipy\integrate\quadrature.py:326: RuntimeWarning: invalid value encountered in add y[slice1]*hsum*hsum/hprod + [/code]
Я хотел бы сделать численную интеграцию для данного набора образцов. x неравномерно распределенные области и y = f (x) - это функция, которую я хочу интегрировать.
x y=f(x)
0.1 10.5
1.2 2.0
3.7 11.0
7.0 4.0
I'm trying to integrate a function of 3 variables f(x,y,z) over all space.
When I integrate over a small volume, I get roughly the right result. However, when I increase the volume of integration, python says that the integral is zero.
Итак, сейчас я пытаюсь найти интеграл от 0 до t, примерно для ~360 мер, и сделать это по тау. Думаю, я что-то не так делаю, графики должны выглядеть нормально и результаты не должны быть такими аномально высокими.
Я вычисляю апостериорную вероятность некоторых параметров $\theta$ с помощью функции правдоподобия, которая вычисляется медленно, и мне интересно, есть ли способ ускорить процесс. медленная часть моего кода — это вычисление хи-квадрата, который...
Я пишу скрипт для подгонки формы пиков к спектроскопическим данным на Python, используя Scipy, Numpy и Matplotlib. Он может соответствовать нескольким вершинам одновременно. Пиковый профиль (на данный момент) — это псевдо-Фойгт, который представляет...