使用polyval、polyfit使用numpy时加载网页时出现问题

发布于 2024-11-28 11:09:54 字数 516 浏览 2 评论 0原文

我使用的是django1.3。在 CentOS5 中。我的python版本是2.6并使用numpy 1.6.1。 我在views.py中使用了一个计算回归线的函数。

示例代码:

from numpy import *
....
def test_func(request):
   n=50
   t=linspace(-5,5,n)
   #parameters
   a=0.8; b=-4
   x=polyval([a,b],t)
   #add some noise
   xn=x+randn(n)

   #Linear regressison -polyfit - polyfit can be used other orders polys
   (ar,br)=polyfit(t,xn,1)
   xr=polyval([ar,br],t)

 return ...

在浏览器中,如果我调用该页面,它无法加载。但它在 Windows 中使用 django 附带的默认开发服务器运行良好。

我错过了什么吗?

I am using django1.3. in CentOS5. My python version is 2.6 and using the numpy 1.6.1.
I used in views.py a function which calculate the regression line.

A sample code:

from numpy import *
....
def test_func(request):
   n=50
   t=linspace(-5,5,n)
   #parameters
   a=0.8; b=-4
   x=polyval([a,b],t)
   #add some noise
   xn=x+randn(n)

   #Linear regressison -polyfit - polyfit can be used other orders polys
   (ar,br)=polyfit(t,xn,1)
   xr=polyval([ar,br],t)

 return ...

In the browser if I call the page, it cannot load. But it works fine in windows with the default development server which comes with the django.

Am I missing something?

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评论(2

浅唱ヾ落雨殇 2024-12-05 11:09:54

您需要将 WSGIApplicationGroup 指令添加到 httpd.conf 文件中。

<Directory /www/django/apache>
    WSGIApplicationGroup %{GLOBAL}
    Order deny,allow
    Allow from all
</Directory>

You need to add the WSGIApplicationGroup directive to your httpd.conf file.

<Directory /www/django/apache>
    WSGIApplicationGroup %{GLOBAL}
    Order deny,allow
    Allow from all
</Directory>
盛夏已如深秋| 2024-12-05 11:09:54

我目前正在调查类似的问题(Gentoo、Python 2.7、Numpy 1.6.0),并且似乎仅在 wsgi 中,以下 numpy 代码最终会被阻止:

eps = np.finfo(float).eps

finfo 的帮助页面 说:

对于 NumPy 开发人员:不要在模块级别实例化它。这些参数的初始计算成本高昂,并且会对导入时间产生负面影响。这些对象被缓存,因此在函数内重复调用 finfo() 不是问题。

不确定这里发生了什么,但降级到 Numpy 1.5.1 似乎已经解决了这个问题。

I'm currently investigating a similar issue (Gentoo, Python 2.7, Numpy 1.6.0), and it would seem that only in wsgi, the following numpy code ends up blocking :

eps = np.finfo(float).eps

The help page for finfo says:

For developers of NumPy: do not instantiate this at the module level. The initial calculation of these parameters is expensive and negatively impacts import times. These objects are cached, so calling finfo() repeatedly inside your functions is not a problem.

Not sure what's going on here, but downgrading to Numpy 1.5.1 seems to have solved the issue.

~没有更多了~
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