正如问题所说。转换为(截断的)字符串表示形式/从(截断的)字符串表示形式转换会影响它们的精度。但是以pickle等其他格式存储它们会使它们变得不可读(是的，我也想要这个)。如何在不损失精度的情况下在文本中存储float？ 最佳答案 以二进制或其幂的形式存储。>>>(3.4).hex()'0x1.b333333333333p+1'>>>float.fromhex('0x1.b333333333333p+1')3.4 关于python-如何在不丢失精度的情况下将float存储为文本？，我们在

我原以为Python3应该能够处理任意长度的数字，但我遇到了一个问题，即它们的行为似乎并不一致。乘除之后，我的int似乎改变了它的内部表示，并且不再评估为它以前的self匹配。我使用的是整数，没有任何小数或分数，但它的表现几乎就像是因为四舍五入而失去了精度......？我很感激任何关于为什么会发生这种情况的见解，如果有什么我应该做不同的事情。我的代码有变通办法，但由于结果违反直觉，我很想知道行为背后的原因；)Python3.3.2(default,Jul302013,00:52:04)[GCC4.2.1CompatibleAppleLLVM4.2(clang-425.0.28)]ond

我正在尝试以四倍精度对角化矩阵，并取其对数。有没有一种语言可以让我使用内置函数完成此操作？请注意，标签中的语言/包不足，存在以下不足:Matlab:不支持四精度。Python/NumPy/SciPy:dtypefloat128的矩阵产生float64的特征向量。Sage:通过GP/PARI的接口(interface)会产生神秘的错误消息。有没有人执行对角化和矩阵对数以达到四倍精度，如果是，怎么做的？ 最佳答案 @Matlab:不支持四精度。MultiprecisionComputingToolboxforMATLAB提供任意精度的线

有没有什么简单的方法可以交叉验证分类器并同时计算准确率和召回率？目前我使用的功能cross_validation.cross_val_score(classifier,designMatrix,classes,cv=5,scoring="precision")但是它只计算一个指标，所以我必须调用它2次来计算精度和召回率。对于大型ML模型，计算会不必要地花费2倍的时间。有没有更好的内置选项，还是我必须自己实现交叉验证？谢谢。 最佳答案 我不确定当前的情况(已经讨论过此功能)，但您总能逃脱以下-糟糕-黑客攻击fromsklearn.me

sqlalchemy的文档给出了一个例子:classsqlalchemy.types.DECIMAL(precision=None,scale=None,asdecimal=True)除None之外，您还可以使用哪些值来提高精度？我不太明白如何设置小数精度。 最佳答案 来自documentationprecision–在DDLCREATETABLE中使用的数字精度如果您想知道哪些值是可能的，请检查W3Schools的SQL数据类型:http://www.w3schools.com/sql/sql_datatypes_general.

我的问题很简单。我想计算以下总和。from__future__importdivisionfromscipy.miscimportcombimportmathforninxrange(2,1000,10):m=2.2*n/math.log(n)printsum(sum(comb(n,a)*comb(n-a,b)*(comb(a+b,a)*2**(-a-b))**mforbinxrange(n+1))forainxrange(1,n+1))但是python给出RuntimeWarning:overflowencounteredinmultiply和nan作为输出，它也非常非常慢。有没有聪

我想要一种方法来将TensorFlow中float的精度(大约:截断尾数)降低到定义的完整范围内的任意位数。我不需要完全以降低精度编写代码(如tf.float16)，而是想出一系列操作来降低张量的精度，同时保留其原始类型(例如tf.float32)。例如，如果完整范围是0到1，精度是8位，则0.1234将变为round(0.1234*256)/256=0.125。这使用简单的舍入。我还想进行统计舍入，其中在每个方向上舍入的概率与值与该值的距离成正比。例如，0.1234*256=31.5904，在59%的情况下会四舍五入到32/256，在41%的情况下会四舍五入到31/256。额外问题:

假设我有一些32位数字和一些64位数字:>>>importnumpyasnp>>>w=np.float32(2.4)>>>x=np.float32(4.555555555555555)>>>y=np.float64(2.4)>>>z=np.float64(4.555555555555555)我可以用%f打印出来，但它有额外的、不需要的小数:>>>'%f%f%f%f'%(w,x,y,z)'2.4000004.5555552.4000004.555556'我可以使用%g但它的默认精度似乎很小:>>>'%g%g%g%g'%(w,x,y,z)'2.44.555562.44.55556'我在想我

我正在使用Keras(使用Tensorflow后端)进行二元分类，我得到了大约76%的准确率和70%的召回率。现在我想尝试使用决策阈值。据我所知，Keras使用决策阈值0.5。Keras中有没有办法使用自定义阈值来提高决策精度和召回率？感谢您的宝贵时间! 最佳答案 像这样创建自定义指标:由@Marcin编辑:创建以threshold_value作为参数返回所需指标的函数defprecision_threshold(threshold=0.5):defprecision(y_true,y_pred):"""Precisionmetri

我将以下重复的简单代码重复了几次，我想为其创建一个函数:foriinrange(10):id="someidstringlookedupindict"val=63.4568900932840928#somefloatingpointnumberindictcorrespondingto"id"tabStr+='%-15s=%6.1f\n'%(id,val)我希望能够调用这个函数:defprintStr(precision)它执行上面的代码并返回tabStr，val到precision小数点。例如:printStr(3)将为tabStr中的val返回63.457。有什么想法可以实现这种功