Pycharm scipy SVD返回没有消息的错误代码
PyCharm是一款用于Python开发的集成开发环境（IDE），提供了丰富的功能和工具，以提高开发效率。它支持前端开发、后端开发、软件测试等多种开发领域。
scipy是Python中一种科学计算库，提供了许多数学、科学和工程计算方面的功能。其中的SVD（奇异值分解）函数用于将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，可以用于数据降维、特征提取等任务。
当使用scipy库中的SVD函数时，可能会遇到返回"没有消息的错误代码"的问题。这可能是由于输入矩阵不满足SVD的计算要求，或者是函数调用过程中出现了错误。
要解决这个问题，可以尝试以下几种方法：
- 检查输入矩阵：确保输入矩阵的形状和数据类型符合SVD函数的要求。SVD函数要求输入矩阵是二维的，并且数据类型为浮点型。
- 处理数据异常：如果输入矩阵中存在缺失值、异常值或非数值数据，可以尝试进行数据处理，例如填充缺失值、替换异常值，确保输入矩阵的数据符合要求。
- 查看错误信息：如果错误信息中提供了具体的错误代码或错误消息，可以根据错误信息进行定位和排查问题。可以查阅相关的文档或者在开发社区寻求帮助，以了解该错误代码的具体含义和解决方案。
- 更新scipy库：如果使用的是较旧版本的scipy库，可能存在一些已知的问题或错误。尝试更新到最新版本的scipy库，以获得更好的稳定性和功能支持。
总结起来，要解决PyCharm scipy SVD返回没有消息的错误代码问题，可以检查输入矩阵、处理数据异常、查看错误信息或更新scipy库。对于更具体的错误代码和问题，建议参考相关文档或寻求开发社区的帮助。
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我正在尝试使用Pycharm作为我的IDE来计算一个大矩阵(4799x 53130)的奇异值分解。以下返回退出代码-1073741819 (0xC0000005)，但未显示错误消息。我在这里查找了这个错误代码，人们发现了导致它的各种原因。我已经重新安装了Pycharm和所有依赖项，但是这个问题仍然存在。我也尝试使用numpy版本，它返回相同的错误。我确信这个问题与lapack包有关，因为这两个包都使用它。任何方向都将不胜感激。 import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.linalg import svd
df = pd.read_pi
浏览 12提问于2021-05-07得票数 0
当我使用scipy.linalg.svd()处理大型矩阵时，程序会给出以下错误消息：
Traceback (most recent call last):
File "LaplacianMatrix.py", line 98, in <module>
LaplacianInverse = LaplacianPinv(Laplacian)
File "LaplacianMatrix.py", line 67, in LaplacianPinv
UL,SL,VL = linalg.svd(Laplacian)
File
浏览 1提问于2019-06-20得票数 2
我尝试使用ROW_NUMBER()获取行号，但它显示了以下错误：
无法格式化消息13:896 --消息文件C:\WINDOWS\firebird.msg未找到。动态SQL错误SQL错误代码= -104。令牌未知-第2行，第66列。
这是我的代码：
SELECT avg(CSIDTL.RATING) ,SVD.SVCADVISORNAME, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY avg(CSIDTL.RATING) )
FROM T_APPT_BOOKING_MSTR MSTR ,T_APPT_CSI_SURVEY CSI,T_APPT_CSI_SURV
浏览 9提问于2016-04-20得票数 6
1回答
我想在一个大数组M[159459,159459]上执行一个SVD。
由于奇异值分解的计算依赖于形状(159459,159459)的输入矩阵，所以这个不能满足我的目标。
我试着用：
scipy.linalg.svd
scipy.linalg.svd(check_finite=False)
将驱动程序更改为lapack_driver='gesvd
numpy.linalg.svd
然而，我总是得到一个MemoryError。最后，我想计算整个SVD，因为我想执行一个M = USV'分析，也就是说，如果M是我现在拥有的矩阵，我需要。
import numpy
浏览 8提问于2019-07-06得票数 3
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1回答
我想拍几张像这样的长方形房间的旋转图像，然后旋转它们，使房间的长边与x轴平行，就像Python中的一样。一位朋友推荐使用SVD，据我所知，我需要使用Numpy或SciPy SVD，找出图像与x轴之间的角度差异，并按角度差旋转图像。我不完全理解SVD，所以一旦得到SVD，我该怎么办？
任何帮助都将不胜感激。谢谢!
浏览 1提问于2017-06-20得票数 0
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我在Jupyter笔记本中写了一个python3脚本(名为'SVD.ipynb')：
from tkinter import *
from PIL import Image, ImageTk
import numpy as np
from scipy import linalg as lg
import matplotlib.pyplot as plt
########## Funktion zur Erstellung von Bilddateien in unterschiedlichen #####
########## Kompressionsstufen we
浏览 0提问于2020-12-22得票数 0
我想使用scipy对稀疏矩阵进行奇异值分解：
from svd import compute_svd
print("The size of raw matrix: "+str(len(raw_matrix))+" * "+str(len(raw_matrix[0])))
from scipy.sparse import dok_matrix
dok = dok_matrix(raw_matrix)
matrix = compute_svd( dok )
函数compute_svd是我定制的模块，如下所示：
def compute_svd( matrix ):
浏览 3提问于2011-12-28得票数 10
1回答
我尝试使用LSI来生成表示文档的向量。我正在使用Scipy库中的svd包。但是程序抛出了一个内存错误。我的矩阵的大小是100x13057。这对我的8G内存来说是不是太大了？
我在stackflow中搜索了这个问题。有人说我只需要在我的64位操作系统上安装64位Python。(现在，我在64位操作系统上有32位Python )。但是重新安装所有的库太简单了。另一种观点是转换稀疏矩阵。
那么，每个人都对这个问题有想法吗？谢谢!
raw_matrix = []
for text in forest_lsi:
raw_matrix.append( text.get_vector() )
fro
浏览 1提问于2011-12-28得票数 0
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1回答
keras层中的线性代数
、、、、
我正在尝试在keras中将scipy.lingalg.null_space模块实现为Lambda层。我的输入是形状(5,5)的批处理numpy数组的形式，但简单的
def ns(x_array):
x_array = np.array(x_array)
return null_space(x_array)
null = keras.layers.Lambda(lambda x: ns(x) )(input)
生成错误消息：
~/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/scipy/linalg/decomp_svd.py in null_s
浏览 3提问于2020-02-15得票数 0
因为numpy.linalg.svd()是一个预定义的函数，所以我没有找到它的内部代码。
from scipy import linalg
u, s, v = np.linalg.svd(b, full_matrices=True)
浏览 7提问于2022-04-24得票数 1
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5回答
我一直在尝试在Windows7的PyCharm中安装SciPy，但安装过程失败，并显示以下错误消息。
然后我遵循了中列出的步骤，
pip install wheel
pip install some-package.whl
安装过程成功。但是，我仍然找不到来自PyCharm的SciPy包。
浏览 2提问于2015-02-23得票数 14
我想在Python的代码方面得到一些帮助。我是Python的新手。
在高级时，我从命令行读取一个(.png)文件，放入原始数组，计算svd，在命令行的基础上找到高等级的svd，与原始数组相乘，然后将文件和数组输出。
我的问题是:生成的文件被扭曲了，看起来不像我想要生成的真实图片。
我的问题是:我已经把我正在使用的代码片段放好了，你能指出我做的不对吗？
import sys
import os
import numpy
import numpy.linalg
import scipy.misc
def getOutputPngName(path, rank):
filename, ex
浏览 3提问于2017-11-28得票数 1
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2回答
SciPy和Numpy都有用于奇异值分解的内置函数。这些命令基本上是scipy.linalg.svd和numpy.linalg.svd。这两者之间的区别是什么？他们中有哪一个比另一个更好吗？
浏览 4提问于2015-09-15得票数 14
1回答
我使用Scipy运行奇异值分解，以计算数据集中行之间的余弦相似度。现在，当我得到一个想要比较的新行时，我正在用添加的新行重新初始化SVD。有没有办法使用我从初始SVD得到的结果(U，S，VT)来转换新行，而不是每次都重新运行它？
# calculating similarity for already existing first row
import scipy
from scipy.sparse.linalg import svds
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
u, s, v = svds(csr_mat.a
浏览 0提问于2020-07-17得票数 0
公认的智慧是更喜欢scipy.linalg而不是numpy.linalg函数。对于线性代数，理想情况下(并且方便地)，我希望将numpy.array和scipy.linalg的功能组合在一起，而不考虑使用numpy.linalg。这并不总是可能的，可能会变得太令人沮丧。
是否有来自这两个模块的等效函数的比较清单，以快速确定在numpy.linalg中缺少函数时何时使用scipy.linalg？
例如，有scipy.linalg.norm()和numpy.linalg.norm()，但似乎没有numpy.linalg.matrix_rank()和numpy.linalg.cond()的同义词。
浏览 8提问于2016-07-03得票数 7
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1回答
我做了两个装置：
brew install numpy (和枕) --with-openblas
克隆的GIT存储库(用于numpy和scipy)并自己构建
在我克隆了两个方便的脚本，以便在多线程环境中验证这些库之后：
git clone https://gist.github.com/3842524.git
然后，对于每个安装，我都要执行show_config
python -c "import scipy as np; np.show_config()"
这一切都很适合安装1：
lapack_opt_info:
libraries = ['o
浏览 4提问于2015-04-13得票数 4
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2回答
应用SVD会立即抛出内存错误吗？
、、、、
我正在尝试对经过一些文本处理(最终目标是执行潜在语义分析)获得的矩阵(3241x 12596)应用奇异值分解( SVD )，我不能理解为什么会发生这种情况，因为我的64位机器有16 of的RAM。一旦调用svd(self.A)，它就会抛出一个错误。精确的误差如下所示：
Traceback (most recent call last):
File ".\SVD.py", line 985, in <module>
_svd.calc()
File ".\SVD.py", line 534, in calc
self.U, se
浏览 3提问于2011-08-22得票数 7
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我正在将SVD应用于Python中的一个大型稀疏矩阵。我正在使用来自scipy.sparse.linalg包的svd。奇异值从升序中排序，因此奇异向量被排列成对应于升序奇异值的奇异向量。我想知道是否有一个选项，输出奇异值的降序，这样奇异向量也安排了相应的下降奇异值？下面只是一个示例代码：
from scipy.sparse.linalg import svds
from scipy import sparse
X = numpy.random.uniform(size = [40, 20])
X = scipy.sparse.csc_matrix(X)
u, s, vt = svds(X, 1
浏览 3提问于2014-06-30得票数 3
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我正在使用numpy.linalg提供的一些函数，比如numpy.linalg.svd、scipy.linalg.qr、scipy.linalg.lstsq等等。这些函数API表示它们使用了一些LAPACK例程，例如numpy.linalg.svd使用LAPACK例程_gesdd。我的问题是，我需要这些函数的理论时间复杂度，并且我可以找到这方面的任何信息。 我在哪里可以找到这些信息？
浏览 11提问于2020-07-26得票数 2
4回答
有没有人知道如何在python中对稀疏矩阵进行svd运算？似乎在scipy.sparse.linalg中没有提供这样的功能。
浏览 0提问于2010-07-13得票数 6
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2回答
矩阵列空间的赋值基
、、、、
我试图编写一个简单的单纯形算法，其第一步是找到一个基本可行的解决方案：
选择A的线性无关列集B
将与B中没有列对应的x的所有组件设置为零。
求解m生成的方程，确定x的分量，这是基本变量。
我知道这个解决方案将涉及使用scipy.linalg.svd (或scipy.linalg.lu)和一些numpy.argwhere / numpy.where魔法，但我不确定具体如何使用。
有没有人有一个纯粹的-Numpy/Scipy实现寻找一个基础(步骤1)，甚至，更好的，以上所有的？
示例：
>>> A
array([[1, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
浏览 1提问于2014-11-27得票数 7
我已经和conda一起在windows上安装了scipy。
我使用的是Python版本3.6.1
这是我在pycharm中收到的错误，没有找到scipy模块：
我还使用pip install安装了轮子文件，并收到以下内容：
那么，如果scipy安装正确，为什么pycharm会抱怨？
浏览 50提问于2017-07-11得票数 2
我正在尝试寻找给定矩阵的零空间(Ax=0的解空间)。我找到了两个例子，但似乎都不能正常工作。此外，我不能理解他们在做什么，所以我不能调试。我希望有人能帮我解决这个问题。
文档页面(和)对我来说是不透明的。我通过创建矩阵C = [A|0]，找到简化的行梯形并逐行求解变量来学习如何做到这一点。我似乎不能理解这些例子是如何做到的。
感谢大家的帮助！
下面是我的示例矩阵，它与相同
A = matrix([
[2,3,5],
[-4,2,3]
])
方法(和)：
import scipy
from scipy import linalg, matrix
def null(A,
浏览 8提问于2011-05-05得票数 35
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1回答
我正在尝试使用python重现一些用Matlab编写的大型项目。我设法重现了大部分结果，但我在SVD分解方面有一个特别的问题。(我只看最后的V部分。)
在Matlab中：
[~, ~, V] = svd([4.719, -17.257, -11.5392; -17.2575, 63.9545, 40.5581; -11.5392, 40.5581, 31.3256]);
这就得到了下面的V：
-0.2216 0.0241 -0.9748
0.8081 -0.5549 -0.1974
0.5457 0.8316 -0.1035
在numpy中：
np.linalg.
浏览 1提问于2018-08-31得票数 3
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我正在将一个应用程序迁移到AWS，该应用程序需要计算一个大型对称正值矩阵，然后进行SVD/特征分解，以恢复一些关键的特征向量和特征值。矩阵的边大小可能是100K或更大，因此我正在寻找Spark中的分布式运算符，以比直接的scipy/numpy SVD运算符更快地执行svd。我不是在做稀疏性的假设。有人可以建议如何使用Spark执行SVD吗？
浏览 2提问于2017-11-11得票数 1
1回答
我有一个大的二维ndarray，A和我想要计算最大特征值和相关联的特征向量对的奇异值。从NumPy文档来看，NumPy似乎只能计算完整的SVD (numpy.linalg.svd)，而SciPy有完全满足我需要的方法(scipy.sparse.linalg.svds)，但是使用稀疏矩阵，我不想执行A的转换，因为这需要额外的计算时间。
到目前为止，我一直在SciPy svds上直接使用A，但是文档阻止将ndarrays传递给这些方法。
是否有一种方法可以使用接受ndarray对象的方法来执行此任务？
浏览 6提问于2017-02-18得票数 2
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1回答
用SVD分解法解线性方程组
、、、、
我想写一个函数，它使用奇异值分解来求解一个方程组ax=b，其中a是一个方阵，b是一个值向量。scipy函数scipy.linalg.svd()应将a转换为矩阵U、W、V。对于U和V，我只需转置，即可求出它们的逆矩阵。但是对于W，该函数给出了一个一维值的数组，我需要用它来表示矩阵的对角线，然后在该值上输入一个值。 def solveSVD(a,b):
U,s,V=sp.svd(a,compute_uv=True)
Ui=np.transpose(a)
Vi=np.transpose(V)
W=np.diag(s)
Wi=np.empty(np.s
浏览 61提问于2019-12-12得票数 1
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我有一个二维点的序列(所以：(x，y)坐标)，我想通过它来拟合一个三次样条。因此，我将序列拆分为两个序列( xs，ys )，具有以下属性：
len(xs) = len(ys) > 4
xs正在严格增加
在这些点上应该有一个三次样条。但我还是有个错误：
#!/usr/bin/env python
import numpy
import scipy
from scipy.interpolate import interp1d
import sys
print("Python: %s" % sys.version)
print("numpy: %s&
浏览 4提问于2014-08-12得票数 0
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1回答
我想在我自己的数据集上复制斯坦福讲座中提到的SVD方法。讲座的幻灯片如下
我的数据集是相同类型的，它是一个单词共生矩阵M，其大小为
<13840x13840 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>'
with 597828 stored elements in Compressed Sparse Column format>
从CountVectorizer()生成和处理，注意这是一个对称矩阵。
但是，当我试图从SVD中提取特性时，下列代码都不起作用，
第一次尝试：
scipy.
浏览 3提问于2017-10-02得票数 0
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我跟随在Python下使用PCA，但很难确定要选择哪些特性(即，我的列/特性中哪一列/特性的方差最好)。
当我使用scipy.linalg.svd时，它会自动对我的奇异值进行排序，因此我无法判断它们属于哪一列。
示例代码：
import numpy as np
from scipy.linalg import svd
M = [
[1, 1, 1, 1, 1, 1],
[3, 3, 3, 3, 3, 3],
[2, 2, 2, 2, 2, 2],
[9, 9, 9, 9, 9, 9]
]
M = np.transpose(np.array(M))
U,s
浏览 4提问于2013-01-07得票数 3
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3回答
我有个小密码：
from numpy import *
from scipy import signal, misc
import matplotlib.pyplot as plt
path="~/pics/"
band_1 = misc.imread(path + "foo.tif");
H = array((1/2.0, 1/4.0, 1/2.0));
signal.convolve2d(band_1.flatten(), H)
plt.figure()
plt.imshow(band_1)
plt.show()
然后我执行这个代码python foo
浏览 2提问于2012-01-11得票数 4
1回答
我正在尝试将一个IDL程序翻译成Python。我必须通过以下方式解决来自SVD的结果
from scipy.linalg import svd
A = [[1,2,3],[4,5,6]]
b = [4,4,5]
u,w,v = svd(A)
这段代码运行得很好，并且可以很好地从IDL翻译过来。下一步是IDL(!)
x = svsol(u,w,v,b)
python和IDL中的u几乎相同(对于其他矩阵也是如此)。唯一的区别是维数，IDL的矩阵更大，但有很多零。从这个意义上说，Python的矩阵看起来更加压缩了。
有没有人知道类似的Python。
如果任何人需要它，这里是的手册。
浏览 0提问于2012-09-25得票数 3
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1回答
我尝试从ndimage包中导入SciPy包，以使用其中的最大筛选器。然而，SciPy似乎错过了这个部分。我发现了一个错误：
from scipy.linalg import _fblas
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.
我甚至(分别)尝试了这些：
import scipy.ndimage
from scipy.ndimage.filters import maximum_filter
import ndimage form scipy
但我仍然得到相同的错误。
完全错误是：
Trac
浏览 2提问于2017-11-21得票数 3
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由于SVD分解不是唯一的(左、右奇异向量对可以同时翻转符号)，我想知道scipy.linalg.svd()返回的U矩阵和V矩阵在多大程度上是“确定性的”/总是相同的？
我尝试了几次，在我的机器上随机数组，它似乎总是返回相同的东西(幸运)，但这会有所不同的机器？
浏览 2提问于2017-07-02得票数 3
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编辑:据我所知，这是一个问题的构建，我还没有弄清楚确切的什么，但我已经缩小到这一点。对于阅读这篇文章的人，先尝试一下标记答案中的建议。
我试图使用来自ConvexHull库的scipy函数来计算凸包的某些点，但是scipy.spatial.ConvexHull似乎并不存在。
文档以这一点为例：
from scipy.spatial import ConvexHull
points = np.random.rand(30, 2) # 30 random points in 2-D
hull = ConvexHull(points)
我试着在我的项目中使用这个例子，但没能让它起作用。
浏览 2提问于2018-09-21得票数 0
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1回答
我正在测试python runtines发行版的线性代数runtines的速度，它声称与windows平台上的英特尔MKL链接。我在IPython交互式shell中完成了以下操作：
import scipy.linalg as la
import numpy.random
M = random.rand(1000,1000)
%timeit la.svd(M);
svd()通常需要1.3秒。然而，如果我使用matlab R2011a，并且做了M=rand(1000);tic;svd(M);toc，它通常只需要0.68秒。
我在前面看到过类似的问题，将scipy的MKL和ATLAS或其他一些非M
浏览 2提问于2012-09-09得票数 3
尝试运行涉及svd函数的for循环时出现以下错误 TypingError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython frontend)
Untyped global name 'svd': cannot determine Numba type of <class 'function'> 代码如下所示。 from scipy.linalg import svd
import numpy as np
from numba import jit
PatchSize = 5
@jit(nopyt
浏览 120提问于2021-04-16得票数 0
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1回答
我尝试从SciPy安装PyCharm已经有一段时间了。我尝试过使用内置的包安装程序，但是它会失败。此外，我还尝试将其安装为.whl，并运行为
Pip install scipy-1.7.1-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl
这也会失败。目前还不确定从这里往哪里走。我使用Windows 10，目前正在使用Python version 3.10 64 bit。即将出现的错误消息是
ERROR: scipy-1.7.1-cp37-cp37m-macosx_10_9_x86_64.whl is not a supported wheel on this platfor
浏览 2提问于2021-10-26得票数 0
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5回答
我想创建神经网络，并为它安装scipy和PyBrain。我在文件中写道：
from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
net=buildNetwork(4,2,1)
当我运行该文件时，发生了一个错误
from scipy.linalq import inv,det, svd, logm, expm2
ImportError: cannot import name expm2
你能给点建议吗？
浏览 80提问于2017-10-14得票数 2
我运行以下import语句：
from sklearn.utils import resample
我得到了以下错误：
File "/Library/Python/2.7/site-packages/scipy/sparse/linalg/isolve/_gcrotmk.py", line 10, in <module>
from scipy.linalg import (get_blas_funcs, qr, solve, svd, qr_insert, lstsq)
ImportError: cannot import name qr_insert
我该如何
浏览 22提问于2019-11-28得票数 0
1回答
我是一个机器学习的新手，我正在尝试将SVD应用到电影数据集上，以便进行电影推荐。我有一个电影用户矩阵，其中行是用户id，列是电影id，值是评级。
现在，我想对电影用户矩阵执行规范化(按用户评分平均值减去数据)。然后将规范化矩阵传递给Scipy.sparse svd，如下所示：
from scipy.sparse.linalg import svds
U, sigma, Vt = svds(R_demeaned, k = 50)
现在，我有了2种方法：
方法1.)首先用0填充所有缺失的评等，然后计算标准化的用户评等平均值。
。
使用svd的方法1的预测额定值数据是：
📷
方法2.)首先计算用户评
浏览 0提问于2020-03-24得票数 1
好的，我已经看到至少有8个版本的这个问题散落在GitHub和Stackoverflow中，没有解决问题。此外，它似乎最近出现了比过去更多(见后面的参考资料)。
当我尝试简单导入Sklearn时，我一直得到一个“导入错误: DLL加载失败”
import scipy
# works
import sklearn
# crashes
import scipy.linalg
# crashes
print(sklearn.__version__)
全错误输出：
Traceback (most recent call last):
File "<input>", lin
浏览 2提问于2020-05-21得票数 0
我已经安装了Python3.10.6和Pycharm社区版本。一切都正常直到我试着用numpy。
pip3 install numpy
import numpy as np
这是错误消息：
pip3 install numpy
^^^^^^^
SyntaxError: invalid syntax
我也尝试过使用pip install numpy、pip2 install numpy和pip3 install numpy scipy，但也使用了相同的错误。重新安装python和py魅力都没有帮助。
浏览 9提问于2022-08-03得票数 0
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我想要计算矩阵的奇异值分解，以及奇异值的顺序是很重要的。默认情况下，numpy.linalg.svd (和scipy.linalg.svd)对奇异值进行排序，这使得我无法判断哪一列对应于每个奇异值。
示例：
import numpy as np
X = np.array([[-74, 80, 18, -56, -112],
[14, -69, 21, 52, 104],
[66, -72, -5, 764, 1528],
[-12, 66, -30, 4096, 8192],
[3
浏览 0提问于2019-04-20得票数 2
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1回答
我需要在PyCharm IDE中使用SciPy库(在Mac机器上)。SciPy网站上写道，对于Mac用户来说，最简单的安装方法是安装Anaconda (或类似的发行版)。我使用了Anaconda安装程序，它在我的主文件夹中创建了一个anaconda目录，我在其中找到了包含所需包的lib/python2.7/site-packages目录。但是，PyCharm并不知道所有这一切，并且SciPy导入语句仍未解析。
我的问题是如何让PyCharm与蟒蛇协同工作？
浏览 3提问于2013-09-21得票数 17
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我正在尝试评估我的数据集上的奇异值分解，该数据集具有1401375，51维。当我尝试使用scipy.linalg.svd时，它给出了正确的奇异值数量(51)，并且所有这些值都是正确的(我对照LAPACK进行了检查)。然而，当我尝试使用scipy.sparse.linalg.svds时，它给出了一个错误: ValueError: k必须介于1和A.shape(A.shape)之间，k=51 _, sigma, _ = sp.sparse.linalg.svds(A_s, k=51, return_singular_vectors='vh',which='LM'
浏览 9提问于2019-06-21得票数 2
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1回答
枕骨不能正确加载
、、、
我已经通过pycharm中的命令导入了
import scipy as sp
但是，正如我想以这样的方式使用它，例如：
a=sp.special.factorial(5)
我收到一个与模块属性相关的错误，我必须只以下面的方式导入，这样才不会出现错误：
from scipy import special
但是在另一个IDE中，如、Spyder、，这两个命令都没有错误地运行。
我使用anaconda作为pycharm的解释器。
浏览 3提问于2016-02-27得票数 0
在试图将PyCharm安装到3.2时，会出现以下错误：
使用缓存的file收集-0.19.0.zip安装收集的包:为tokenize;file='C:\Users\leigh\AppData\Local\Temp\pycharm-packaging\scipy\setup.py';f=getattr(tokenize，运行setup.py安装:开始运行setup.py安装for scipy:完成状态‘错误’从命令setup.py -u -c的完整输出导入setuptools，tokenize；file=‘C：\Users\leigh\AppData\Local\Temp\pyc
浏览 1提问于2017-03-18得票数 0
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在文档聚类过程中，作为数据预处理步骤，我首先应用奇异向量分解来获得U、S和Vt，然后通过选择适当数量的特征值来截断Vt，这现在可以从我读取的中获得良好的文档-文档相关性。现在，我在矩阵均值的列上执行聚类，以便将相似的文档聚类在一起，为此，我选择了k- Vt，初始结果对我来说是可以接受的(k= 10个聚类)，但我想深入挖掘一下选择k值本身。为了确定k-means中的聚类数量，我被来查看交叉验证。
在实现它之前，我想弄清楚是否有使用numpy或scipy实现它的内置方法。目前，我执行kmeans的方法是简单地使用scipy中的函数。
import numpy, scipy
# Preproces
浏览 2提问于2011-07-09得票数 5
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我试图为应用于几个自定义类的S3函数创建一个svd方法。为了使事情尽可能可重复，我有下面的小例子来演示这个问题。
使用roxygen2
# create generic
svd <- function(x, ...) UseMethod("svd")
# add defai;t
svd.default <- base::svd
#' @export
svd.foo <- function(x, ...){
print("called svd.foo")
return(NULL)
}
然后构建并重新加载包。我可以在NAMESP
浏览 2提问于2016-09-12得票数 1
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