python中不完整的gamma函数？

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scipy.special.gammainc 的第一个参数不能取负值。有没有其他可以在python中实现的方法？我可以做一个手动集成，但我想知道是否有好的替代品已经存在。

Correct result: 1 - Gamma[-1,1] = 0.85
Use Scipy: scipy.special.gammainc(-1, 1) = 0


         python


         scipy


        3
        
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           我通常都会伸手去拿
           
            姆帕斯数学
           
           只要我需要特殊的功能，而且我不太关心性能。  (虽然它在许多情况下的性能反正是相当好的）。
          
          >>> import mpmath
>>> mpmath.gammainc(-1,1)
mpf('0.14849550677592205')
>>> 1-mpmath.gammainc(-1,1)
mpf('0.85150449322407795')
>>> mpmath.mp.dps = 50 # arbitrary precision!
>>> 1-mpmath.gammainc(-1,1)
mpf('0.85150449322407795208164000529866078158523616237514084')


           
            
             谢谢，我在网上简单搜索了一下，但没有找到独立的解决方案。我想这是我为单一功能安装额外软件包的少数场合之一;-)


           
            
             LuizAngioletti
            
            ：


           
            
             mpf "代表什么？


          
           
            I just had the same issue and ended up using the recurrence relations for the function when a<0.
            
             http://en.wikipedia.org/wiki/Incomplete_gamma_function#Properties
            
           
           
            还请注意，scipy函数gammainc和gammaincc给出了正则化的形式Gamma(a,x)/Gamma(a)。


          
           
            
            
             Christian Herenz
            
           
           
            发布于
            
            2021-10-29


          
           
            在2021年仍然是一个问题，而且他们在scipy中仍然没有改进这一点。  尤其令人沮丧的是，
            
             scipy
            
            甚至没有提供不规则的上下不完全Gamma函数的版本。   我最后还使用了
            
             mpmath
            
            ，它使用了自己的数据类型（这里的
            
             mpf
            
            为mpmath浮动的--它支持任意精度）。  为了给上下不完全Gamma函数快速制作一些东西，使其能与
            
             numpy
            
            数组一起使用，并且表现得像人们从评估这些积分所期望的那样，我想出了以下方法。
           
           import numpy as np
from mpmath import gammainc
In both functinos below a is a float and z is a numpy.array.
def gammainc_up(a,z):
    return np.asarray([gammainc(a, zi, regularized=False)
                       for zi in z]).astype(float)