Julia是一种新的统计编程语言，声称其性能明显优于竞争语言。我正在尝试验证这一点。Julia有一个用Python编写的性能测试:https://github.com/JuliaLang/julia/blob/master/test/perf/perf.py我无法让它与pypy一起工作。也许这是由于numpypy与numpy不兼容，但我还没有走得足够远来确定这一点。我遵循了ImportError的建议"...或者只是在你的程序中先写'importnumpypy'..."但我得到另一个ImportError:"Nomodulenamednumpy.linalg"我对Python的使用经验
也许我在做一些奇怪的事情，但在使用numpy时可能会发现令人惊讶的性能损失，无论使用何种功率似乎都是一致的。例如当x是一个随机的100x100数组时x=numpy.power(x,3)比慢大约60倍x=x*x*x各种阵列大小的加速图显示了阵列大小约为10k的最佳点，而其他大小的阵列则一致地加速了5-10倍。在你自己的机器上测试下面的代码(有点乱):importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtimeimporttimeratios=[]sizes=[]forninnp.logspace(1,3,20).astype(int):a=
也许我在做一些奇怪的事情，但在使用numpy时可能会发现令人惊讶的性能损失，无论使用何种功率似乎都是一致的。例如当x是一个随机的100x100数组时x=numpy.power(x,3)比慢大约60倍x=x*x*x各种阵列大小的加速图显示了阵列大小约为10k的最佳点，而其他大小的阵列则一致地加速了5-10倍。在你自己的机器上测试下面的代码(有点乱):importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtimeimporttimeratios=[]sizes=[]forninnp.logspace(1,3,20).astype(int):a=
np.sum和np.add.reduce有什么区别？而thedocs非常明确:Forexample,add.reduce()isequivalenttosum().两者的性能似乎完全不同:对于相对较小的数组大小，add.reduce大约快两倍。$python-mtimeit-s"importnumpyasnp;a=np.random.rand(100);summ=np.sum""summ(a)"100000loops,bestof3:2.11usecperloop$python-mtimeit-s"importnumpyasnp;a=np.random.rand(100);summ=n
np.sum和np.add.reduce有什么区别？而thedocs非常明确:Forexample,add.reduce()isequivalenttosum().两者的性能似乎完全不同:对于相对较小的数组大小，add.reduce大约快两倍。$python-mtimeit-s"importnumpyasnp;a=np.random.rand(100);summ=np.sum""summ(a)"100000loops,bestof3:2.11usecperloop$python-mtimeit-s"importnumpyasnp;a=np.random.rand(100);summ=n
我有一个如下所示的numpy数组:[[41.743617-87.626839][41.936943-87.669838][41.962665-87.65571899999999]]我想将数组中的数字四舍五入到小数点后两位或三位。我尝试使用numpy.around和numpy.round，但它们都给了我以下错误:File"/Library/Python/2.7/site-packages/numpy-1.8.0.dev_3084618_20130514-py2.7-macosx-10.8-intel.egg/numpy/core/fromnumeric.py",line2452,inro
我有一个如下所示的numpy数组:[[41.743617-87.626839][41.936943-87.669838][41.962665-87.65571899999999]]我想将数组中的数字四舍五入到小数点后两位或三位。我尝试使用numpy.around和numpy.round，但它们都给了我以下错误:File"/Library/Python/2.7/site-packages/numpy-1.8.0.dev_3084618_20130514-py2.7-macosx-10.8-intel.egg/numpy/core/fromnumeric.py",line2452,inro
我在理解scikit-learn的决策树结果方面有两个问题。例如，这是我的决策树之一:我的问题是如何使用这棵树？第一个问题是:如果一个样本满足条件，那么它转到LEFT分支(如果存在)，否则它转到RIGHT。就我而言，如果X[7]>63521.3984的样本。然后样本将进入绿色框。对吗？第二个问题是:当一个样本到达叶子节点时，如何知道它属于哪个类别？在此示例中，我要分类三个类别。在红色框中，分别有91、212和113个样本满足条件。但是我如何确定类别？我知道有一个函数clf.predict(sample)来告诉类别。我可以从图表中做到这一点吗？？？非常感谢。
我在理解scikit-learn的决策树结果方面有两个问题。例如，这是我的决策树之一:我的问题是如何使用这棵树？第一个问题是:如果一个样本满足条件，那么它转到LEFT分支(如果存在)，否则它转到RIGHT。就我而言，如果X[7]>63521.3984的样本。然后样本将进入绿色框。对吗？第二个问题是:当一个样本到达叶子节点时，如何知道它属于哪个类别？在此示例中，我要分类三个类别。在红色框中，分别有91、212和113个样本满足条件。但是我如何确定类别？我知道有一个函数clf.predict(sample)来告诉类别。我可以从图表中做到这一点吗？？？非常感谢。
我不太明白为什么numpy.linalg.solve()给出了更准确的答案，而numpy.linalg.inv()有点崩溃，给出(我相信是)估计。举一个具体的例子，我正在求解方程C^{-1}*d其中C表示一个矩阵，而d是一个向量数组。为了便于讨论，C的尺寸是形状(1000,1000)而d是形状(1,1000)。numpy.linalg.solve(A,b)为x求解方程A*x=b，即x=A^{-1}*b.因此，我可以通过(1)inverse=numpy.linalg.inv(C)result=inverse*d或(2)numpy.linalg.solve(C,d)方法(2)给出了更精确的
