C++ 精度 : String to Double
全部标签 如果API需要64位类型,我如何检查ctypes如果sizeof类型有那么多位返回字节数?我如何知道当前平台上每个字节有多少位?CHAR_BIT在哪里在Python中定义? 最佳答案 C/C++函数签名是用C/C++类型编写的,例如“int”或“double”或“uint32_t”。所有这些都有对应的ctypes等价物,因此通常您不关心位数。也就是说……importosprintos.sysconf('SC_CHAR_BIT')...我认为,您将尽可能接近。不适用于非Unix平台。正如tMC在评论中指出的那样,它甚至不能在所有Uni
我想知道在python中检查数字x是否为有理数(存在两个整数n,m以便x=n/m)的好方法。在Mathematica中,这是由函数Rationalize[6.75]完成的:27/4我假设这个问题有给定准确度的答案。有没有通用的算法来获取这两个整数? 最佳答案 在python>=2.6中有一个as_integer_ratio花车上的方法:>>>a=6.75>>>a.as_integer_ratio()(27,4)>>>importmath>>>math.pi.as_integer_ratio()(884279719003555,281
我正在解决ProjectEuler的问题26,我需要计算1/n的重复部分的长度,其中n是1到1000之间的所有整数,并查看哪个数字构成最长的重复部分。这意味着我需要更精确地完成我的部门。因此,我通过更改getContext().prec来调整我的小数精度,但随后以某种方式提高了精度使程序运行得更快。我使用Python3.7运行这个程序。这是代码:importreimporttimes=time.time()fromdecimalimport*getcontext().prec=500#Thispartrecurring=0answer=0p=re.compile(r"([0-9]+?)
由于numpy使用的数字非常少,我遇到了一些问题。我花了几个星期的时间来追溯我在数值积分方面一直存在的问题,因为当我在函数中添加float时,float64精度会丢失。使用乘积而不是总和执行数学上相同的计算会得到正确的值。这是一个代码示例和结果图:frommatplotlib.pyplotimport*fromnumpyimportvectorize,arangeimportmathdeffunc_product(x):returnmath.exp(-x)/(1+math.exp(x))deffunc_sum(x):returnmath.exp(-x)-1/(1+math.exp(x)
我有以下f字符串,我想在变量可用的情况下打印出来:f"Percentgrowth:{self.percent_growthifTrueelse'Nodatayet'}"结果是:Percentgrowth:0.19824077757643577所以通常我会像这样使用浮点精度的类型说明符:f'{self.percent_growth:.2f}'这会导致:0.198但是在这种情况下,这与if语句混淆了。它要么失败,因为:f"Percentprofit:{self.percent_profit:.2fifTrueelse'Noneyet'}"if语句变得不可访问。或者以第二种方式:f"Perc
我正在使用numpy和pyfits来操作光谱,我需要高精度(大约8-10位小数的值可能高达10^12)。为此,数据类型“decimal”将是完美的(float64不够好),但不幸的是numpy.interp不喜欢它:File".../modules/manip_fits.py",line47,inget_shiftpix_shift=np.interp(x,xp,fp)-fpFile"/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/function_base.py",line1053,ininterpreturncompiled_interp(x,
我正在比较两个应该相同的数据帧。但是由于浮点精度,我被告知这些值不匹配。我在下面创建了一个示例来模拟它。我怎样才能得到正确的结果,以便最终比较数据框对两个单元格都返回true?a=pd.DataFrame({'A':[100,97.35000000001]})b=pd.DataFrame({'A':[100,97.34999999999]})printaA0100.00197.35printbA0100.00197.35print(a==b)A0True1False 最佳答案 好的,您可以使用np.isclose为此:In[250]
在使用tensorflow进行多类分类时,有没有办法获得每类精度或召回率。例如,如果我有每个批处理的y_true和y_pred,如果我有2个以上的类,是否有一种功能性方法可以获得每个类的精度或召回率。 最佳答案 这是一个适用于我的n=6类问题的解决方案。如果你有更多的类,这个解决方案可能会很慢,你应该使用某种映射而不是循环。假设您在张量labels行中有一个热编码类标签,在张量labels中有对数(或后验)。然后,如果n是类的数量,试试这个:y_true=tf.argmax(labels,1)y_pred=tf.argmax(log
我需要将几个numpyfloat写入一个包含额外字符串内容的csv文件。因此我不将savetxt等与numpy.set_printoptions()一起使用我只能定义打印行为,但不能定义str()行为。我知道我错过了一些东西并且它不会那么难,但我没有在互联网上找到合理的答案。也许有人可以指出我正确的方向。下面是一些示例代码:In[1]:importnumpyasnpIn[2]:foo=np.array([1.22334])In[3]:fooOut[3]:array([1.22334])In[4]:foo[0]Out[4]:1.2233400000000001In[5]:str(foo[
我需要对一大块文本进行一些OCR,并检查它是否包含特定字符串,但由于OCR的不准确性,我需要它来检查它是否包含大约85%匹配的字符串。例如,我可能对一段文本进行OCR以确保它不包含无可用信息,但OCR可能会看到n0informationavailable或误解了一些字符。有没有在Python中执行此操作的简单方法? 最佳答案 正如gauden所言,difflib中的SequenceMatcher是一个简单的方法。使用ratio(),返回一个介于0和1之间的值,对应于两个字符串之间的相似性,来自文档:WhereTisthetotaln