假设我有如下表达式:a*b*c+b*c+a*d可以将其分解为:b*(a*c+c)+(a*d)或作为c*(a*b+b)+(a*d)或作为a*d+b*c*(a+1)还有其他可能性。对于其他表达式，可能性的数量可能会大得多。我的问题是，SymPy是否有任何实用程序允许用户选择要显示的内容？有没有一种方法可以指定在对表达式中的项进行因式分解/分组时使用的公因数？编辑:正如@user772649在下面指出的那样，我可以为此使用collect。但是，collect似乎会根据数学表达式的初始因式分解给出不同的输出，例如:a,b,c,d=symbols("a,b,c,d")#Thesetwoequat
Python库或numpy中是否有将float作为输入并返回其十进制科学记数法分解(即尾数和指数)的函数？或者是否有一种BRIEF方法可以在不求助于字符串转换或使用for循环来确定指数的情况下完成此操作？编写这样的函数并不困难，我只是感到震惊，因为我在数学、小数或numpy中找不到现有的函数。例如如果fexp和fman是给出float的十进制浮点表示的指数和尾数的函数，那么我们期望以下语句都返回true:fexp(154.3)==2.0fman(154.3)==1.543fexp(-1000)==3.0fman(-1000)==-1.0简而言之，这将是math.frexp的“十进制版本
我正在将多个JSON对象读取到一个DataFrame中。问题是有些列是列表。此外，数据非常大，因此我无法使用互联网上可用的解决方案。它们非常慢且内存效率低下这是我的数据的样子:df=pd.DataFrame({'A':['x1','x2','x3','x4'],'B':[['v1','v2'],['v3','v4'],['v5','v6'],['v7','v8']],'C':[['c1','c2'],['c3','c4'],['c5','c6'],['c7','c8']],'D':[['d1','d2'],['d3','d4'],['d5','d6'],['d7','d8']],'E'
我定义了一个呈现MxN数组的函数。该数组非常大，因此我想使用该函数同时使用多处理/线程生成小数组(M1xN、M2xN、M3xN---MixN。M1+M2+M3+---+Mi=M)并最终加入这些数组组成mxn数组。正如Boardrider先生正确地建议提供一个可行的例子，下面的例子将广泛地传达我打算做什么importnumpyasndefmult(y,x):r=n.empty([len(y),len(x)])foriinrange(len(r)):r[i]=y[i]*xreturnrx=n.random.rand(10000)y=n.arange(0,100000,1)test=mult
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)
我正在使用当前在http://www.quuxlabs.com/blog上提供的代码效果不错。而且我可以清楚地看到矩阵发生了哪些变化。我还尝试在sklearn.decomposition.NMF上使用sklearn库但是我用相同的输入得到的结果还不够好。也许我遗漏了什么。这是我的示例代码-fromsklearn.decompositionimportNMF,ProjectedGradientNMFR=[[5,3,0,1],[4,0,0,1],[1,1,0,5],[1,0,0,4],[0,1,5,4],]R=numpy.array(R)nmf=NMF(beta=0.001,eta=0.0
pandasfactorize函数将系列中的每个唯一值分配给一个从0开始的顺序索引，并计算每个系列条目属于哪个索引。我想在多个列上完成与pandas.factorize等效的操作:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'x':[1,1,2,2,1,1],'y':[1,2,2,2,2,1]})pd.factorize(df)[0]#wouldlike[0,1,2,2,1,0]也就是说，我想确定一个数据帧的几列中每个唯一的值元组，为每个值分配一个顺序索引，并计算数据帧中的每一行属于哪个索引。Factorize仅适用于单列。pandas中是否有多列等价函数？
我正在尝试使用python库分解3D矩阵scikit-tensor.我设法将张量(尺寸为100x50x5)分解为三个矩阵。我的问题是如何使用张量分解产生的分解矩阵再次组合初始矩阵？我想检查分解是否有任何意义。我的代码如下:importloggingfromscipy.io.matlabimportloadmatfromsktensorimportdtensor,cp_alsimportnumpyasnp//SetloggingtoDEBUGtoseeCP-ALSinformationlogging.basicConfig(level=logging.DEBUG)T=np.ones((4
NFT爆火基于区块链技术和币圈的火热而起，而在NFT成为热门消费风向后，元宇宙的兴起与NFT密切相关。从形态上来看，元宇宙作为一个虚拟世界与现实世界是平行存在的，作为用户则是使用数字替身的方式在元宇宙形态里实现交互体验，可以进行社交，娱乐，创作，教育以及交易等行为。从一定程度上来讲，元宇宙形态是当前互联网形态的升级，在这里，元宇宙与NFT则有着密切关系。从技术上来看，NFT对所有权技术独一无二，新的保障可以使得诸如艺术品，音乐作品，画作甚至土地，奢侈品等产品能够记录上链。借助NFT技术，元宇宙形态里的物品可以满足用户的所有权，并且为用户实现更优质的交互体验提供支持。NFT消费带动原宇宙消费行情
我是python的新手，我对两个相对简单的代码块的性能感到困惑。给定一个素数列表，第一个函数生成数字n的素数分解。第二个生成n的所有因子的列表。虽然prime_factor会比factors更快(对于相同的n)，但事实并非如此。我不是在寻找更好的算法，而是想了解为什么prime_factor比factors慢得多。defprime_factor(n,primes):prime_factors=[]i=0whilen!=1:ifn%primes[i]==0:factor=primes[i]prime_factors.append(factor)n=n//factorelse:i+=1re
