我正在尝试创建一个巨大的boolean矩阵，该矩阵以给定的概率pTrue和False/。一开始我用的是这段代码:N=30000p=0.1np.random.choice(a=[False,True],size=(N,N),p=[p,1-p])但遗憾的是，对于这么大的N，它似乎并没有终止。所以我试图通过这样做将它分成单行的生成:N=30000p=0.1mask=np.empty((N,N))foriinrange(N):mask[i]=np.random.choice(a=[False,True],size=N,p=[p,1-p])if(i%100==0):print(i)现在，发生了一
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:PythonTernaryOperator在某些语言中，包括Java、C/C++、C#等，您可以根据内联bool表达式的结果赋值。例如，return(i如果iif(i是否可以在python中使用这种语法，如果可以，如何使用？ 最佳答案 你可以使用(xifcondelsey)，例如>>>x=0>>>y=1>>>print("a"ifx这将起作用lambdafunction也是。 关于python(bool)？然后
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:PythonTernaryOperator在某些语言中，包括Java、C/C++、C#等，您可以根据内联bool表达式的结果赋值。例如，return(i如果iif(i是否可以在python中使用这种语法，如果可以，如何使用？ 最佳答案 你可以使用(xifcondelsey)，例如>>>x=0>>>y=1>>>print("a"ifx这将起作用lambdafunction也是。 关于python(bool)？然后
我知道all(map(compare,new_subjects.values()))==True会告诉我列表中的每个元素是否为真。但是，我如何判断除了其中一个元素之外的每个元素是否为True？ 最佳答案 values=map(compare,new_subjects.values())len([xforxinvaluesifx])==len(values)-1基本上，您过滤列表中的真值并将该列表的长度与原始列表的长度进行比较，看看它是否少了一个。 关于python-list的每个元素都是
我知道all(map(compare,new_subjects.values()))==True会告诉我列表中的每个元素是否为真。但是，我如何判断除了其中一个元素之外的每个元素是否为True？ 最佳答案 values=map(compare,new_subjects.values())len([xforxinvaluesifx])==len(values)-1基本上，您过滤列表中的真值并将该列表的长度与原始列表的长度进行比较，看看它是否少了一个。 关于python-list的每个元素都是
这个问题在这里已经有了答案:Ansible:hostinmultiplegroups(2个回答)关闭4年前。我正在使用ansible来管理生产配置以及vagrantbox。我有默认值的文件:group_vars/all。---env:prodwwwuser:www-datadb:root_pwd:root_pwdpdo_driver:pdo_mysqlhost:localhostname:testuser:testpwd:testcharset:utf8domain:somedomainprojectdir:/var/www/applicationwebrootdir:"{{proje
这个问题在这里已经有了答案:Ansible:hostinmultiplegroups(2个回答)关闭4年前。我正在使用ansible来管理生产配置以及vagrantbox。我有默认值的文件:group_vars/all。---env:prodwwwuser:www-datadb:root_pwd:root_pwdpdo_driver:pdo_mysqlhost:localhostname:testuser:testpwd:testcharset:utf8domain:somedomainprojectdir:/var/www/applicationwebrootdir:"{{proje
我知道tf.where将返回True值的位置，以便我可以使用结果的shape[0]来获取True的数量。但是，当我尝试使用它时，维度是未知的(这是有道理的，因为它需要在运行时计算)。所以我的问题是，我如何访问一个维度并将其用于求和之类的操作中？例如:myOtherTensor=tf.constant([[True,True],[False,True]])myTensor=tf.where(myOtherTensor)myTensor.get_shape()#=>[None,2]sum=0sum+=myTensor.get_shape().as_list()[0]#Welldefined
我知道tf.where将返回True值的位置，以便我可以使用结果的shape[0]来获取True的数量。但是，当我尝试使用它时，维度是未知的(这是有道理的，因为它需要在运行时计算)。所以我的问题是，我如何访问一个维度并将其用于求和之类的操作中？例如:myOtherTensor=tf.constant([[True,True],[False,True]])myTensor=tf.where(myOtherTensor)myTensor.get_shape()#=>[None,2]sum=0sum+=myTensor.get_shape().as_list()[0]#Welldefined
例如，如果您有n个长度相同的bool列表，则elementwisebooleanAND应该返回另一个该长度的列表，该列表在所有输入列表都为True的位置为True，而在其他所有位置为False。它很容易编写，如果存在的话，我更喜欢使用内置函数(为了标准化/可读性)。这是元素与的实现:defeAnd(*args):return[all(tuple)fortupleinzip(*args)]示例用法:>>>eAnd([True,False,True,False,True],[True,True,False,False,True],[True,True,False,False,True])[
