我使用Python的unittest模块，想检查两个复杂的数据结构是否相等。对象可以是具有各种值的字典列表:数字、字符串、Python容器(列表/元组/字典)和numpy数组。后者是问这个问题的原因，因为我不能这样做self.assertEqual(big_struct1,big_struct2)因为它会产生一个ValueError:Thetruthvalueofanarraywithmorethanoneelementisambiguous.Usea.any()ora.all()我想我需要为此编写自己的相等测试。它应该适用于任意结构。我目前的想法是一个递归函数:尝试将arg1的当前“
我使用Python的unittest模块，想检查两个复杂的数据结构是否相等。对象可以是具有各种值的字典列表:数字、字符串、Python容器(列表/元组/字典)和numpy数组。后者是问这个问题的原因，因为我不能这样做self.assertEqual(big_struct1,big_struct2)因为它会产生一个ValueError:Thetruthvalueofanarraywithmorethanoneelementisambiguous.Usea.any()ora.all()我想我需要为此编写自己的相等测试。它应该适用于任意结构。我目前的想法是一个递归函数:尝试将arg1的当前“
在给定范围的情况下，是否可以将索引数组转换为1和0数组？即[2,3]->[0,0,1,1,0]，范围为5我正在尝试自动化这样的事情:>>>index_array=np.arange(200,300)array([200,201,...,299])>>>mask_array=???#somefunctionofindex_arrayand500array([0,0,0,...,1,1,1,...,0,0,0])>>>train(data[mask_array])#trainswith200~299>>>predict(data[~mask_array])#predictswith0~19
在给定范围的情况下，是否可以将索引数组转换为1和0数组？即[2,3]->[0,0,1,1,0]，范围为5我正在尝试自动化这样的事情:>>>index_array=np.arange(200,300)array([200,201,...,299])>>>mask_array=???#somefunctionofindex_arrayand500array([0,0,0,...,1,1,1,...,0,0,0])>>>train(data[mask_array])#trainswith200~299>>>predict(data[~mask_array])#predictswith0~19
我在thenumpydocumentation之后创建了一个numpyndarray的子类.特别是，我有addedacustomattribute通过修改提供的代码。我正在使用Pythonmultiprocessing在并行循环中操作此类的实例。据我了解，范围本质上“复制”到多个线程的方式是使用pickle。我现在遇到的问题与numpy数组的pickle方式有关。我找不到任何关于此的综合文档，但有一些discussionsbetweenthedilldevelopers建议我应该关注__reduce__方法，该方法在pickle时被调用。任何人都可以对此有所了解吗？最小的工作示例实际上
我在thenumpydocumentation之后创建了一个numpyndarray的子类.特别是，我有addedacustomattribute通过修改提供的代码。我正在使用Pythonmultiprocessing在并行循环中操作此类的实例。据我了解，范围本质上“复制”到多个线程的方式是使用pickle。我现在遇到的问题与numpy数组的pickle方式有关。我找不到任何关于此的综合文档，但有一些discussionsbetweenthedilldevelopers建议我应该关注__reduce__方法，该方法在pickle时被调用。任何人都可以对此有所了解吗？最小的工作示例实际上
在我学会了如何使用einsum之后，我现在正在尝试了解np.tensordot的工作原理。但是，我有点迷茫，尤其是关于参数axes的各种可能性。为了理解它，由于我从未练习过张量演算，我使用以下示例:A=np.random.randint(2,size=(2,3,5))B=np.random.randint(2,size=(3,2,4))在这种情况下，可能有哪些不同的np.tensordot以及如何手动计算？ 最佳答案 tensordot的想法非常简单——我们输入数组和相应的轴，沿着这些轴进行求和。参与减和的轴在输出中被删除，输入数组
在我学会了如何使用einsum之后，我现在正在尝试了解np.tensordot的工作原理。但是，我有点迷茫，尤其是关于参数axes的各种可能性。为了理解它，由于我从未练习过张量演算，我使用以下示例:A=np.random.randint(2,size=(2,3,5))B=np.random.randint(2,size=(3,2,4))在这种情况下，可能有哪些不同的np.tensordot以及如何手动计算？ 最佳答案 tensordot的想法非常简单——我们输入数组和相应的轴，沿着这些轴进行求和。参与减和的轴在输出中被删除，输入数组
我想创建一个一维NumPy数组，该数组由另一个一维数组的1000次背靠背重复组成，而不复制数据1000次。有可能吗？如果有帮助，我打算将这两个数组都视为不可变的。 最佳答案 你不能这样做；NumPy数组在每个维度上必须具有一致的步幅，而您的步幅在大多数情况下都需要单向，但有时会向后跳跃。您可以获得的最接近的是1000行二维数组，其中每一行都是您的第一个数组的View，或者flatiterobject，它的行为有点像一维数组。(flatiters支持迭代和索引，但您不能查看它们；所有索引都会复制。)设置:importnumpyasnp
我想创建一个一维NumPy数组，该数组由另一个一维数组的1000次背靠背重复组成，而不复制数据1000次。有可能吗？如果有帮助，我打算将这两个数组都视为不可变的。 最佳答案 你不能这样做；NumPy数组在每个维度上必须具有一致的步幅，而您的步幅在大多数情况下都需要单向，但有时会向后跳跃。您可以获得的最接近的是1000行二维数组，其中每一行都是您的第一个数组的View，或者flatiterobject，它的行为有点像一维数组。(flatiters支持迭代和索引，但您不能查看它们；所有索引都会复制。)设置:importnumpyasnp
