在我的项目中，我需要多次计算0-1向量的熵。这是我的代码:defentropy(labels):"""Computesentropyof0-1vector."""n_labels=len(labels)ifn_labels有没有更快的方法？ 最佳答案 @SanjeetGupta的回答很好，但可以精简。这个问题专门询问“最快”的方式，但我只看到一个答案的时间，所以我将发布使用scipy和numpy与原始海报的entropy2答案的比较，稍作改动。四种不同的方法:(1)scipy/numpy，(2)numpy/math，(3)panda
在我的项目中，我需要多次计算0-1向量的熵。这是我的代码:defentropy(labels):"""Computesentropyof0-1vector."""n_labels=len(labels)ifn_labels有没有更快的方法？ 最佳答案 @SanjeetGupta的回答很好，但可以精简。这个问题专门询问“最快”的方式，但我只看到一个答案的时间，所以我将发布使用scipy和numpy与原始海报的entropy2答案的比较，稍作改动。四种不同的方法:(1)scipy/numpy，(2)numpy/math，(3)panda
我有一个数组。有效值不为零(正数或负数)。我想在数组中找到不应该考虑零的最小值和最大值。例如，如果数字只是负数。零会有问题。 最佳答案 怎么样:importnumpyasnpminval=np.min(a[np.nonzero(a)])maxval=np.max(a[np.nonzero(a)])a是你的数组。 关于python-在python中的numpy数组(或元组)中查找不包括零的最小/最大值，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： ht
我有一个数组。有效值不为零(正数或负数)。我想在数组中找到不应该考虑零的最小值和最大值。例如，如果数字只是负数。零会有问题。 最佳答案 怎么样:importnumpyasnpminval=np.min(a[np.nonzero(a)])maxval=np.max(a[np.nonzero(a)])a是你的数组。 关于python-在python中的numpy数组(或元组)中查找不包括零的最小/最大值，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： ht
使用matplotlib当为轴指定对数刻度时，标记该轴的默认方法是使用10次方的数字，例如。10^6。有没有一种简单的方法可以将所有这些标签更改为它们的完整数字表示？例如。1、10、100等请注意，我不知道权力的范围是多少，并希望支持任意范围(包括负数)。 最佳答案 当然，只需更改格式化程序即可。例如，如果我们有这样的情节:importmatplotlib.pyplotaspltfig,ax=plt.subplots()ax.axis([1,10000,1,100000])ax.loglog()plt.show()您可以手动设置刻度
使用matplotlib当为轴指定对数刻度时，标记该轴的默认方法是使用10次方的数字，例如。10^6。有没有一种简单的方法可以将所有这些标签更改为它们的完整数字表示？例如。1、10、100等请注意，我不知道权力的范围是多少，并希望支持任意范围(包括负数)。 最佳答案 当然，只需更改格式化程序即可。例如，如果我们有这样的情节:importmatplotlib.pyplotaspltfig,ax=plt.subplots()ax.axis([1,10000,1,100000])ax.loglog()plt.show()您可以手动设置刻度
我想制作概率的彩色图，但是imshow会为概率为零的点生成模糊值。如何摆脱真实网格点周围的模糊边缘？例子:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplta=np.asarray([[0.00000000e+00,1.05824446e-01,2.05086136e-04,0.00000000e+00],[1.05824446e-01,3.15012305e-01,1.31255127e-01,1.05209188e-01],[2.05086136e-04,1.31255127e-01,0.00000000e+00,0.00000000e+00],
我想制作概率的彩色图，但是imshow会为概率为零的点生成模糊值。如何摆脱真实网格点周围的模糊边缘？例子:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplta=np.asarray([[0.00000000e+00,1.05824446e-01,2.05086136e-04,0.00000000e+00],[1.05824446e-01,3.15012305e-01,1.31255127e-01,1.05209188e-01],[2.05086136e-04,1.31255127e-01,0.00000000e+00,0.00000000e+00],
假设我有一个二维稀疏数组。在我的实际用例中，行数和列数都大得多(比如20000和50000)，因此当使用密集表示时它无法放入内存:>>>importnumpyasnp>>>importscipy.sparseasssp>>>a=ssp.lil_matrix((5,3))>>>a[1,2]=-1>>>a[4,1]=2>>>a.todense()matrix([[0.,0.,0.],[0.,0.,-1.],[0.,0.,0.],[0.,0.,0.],[0.,2.,0.]])现在假设我有一个密集的一维数组，其中包含大小为3的所有非零分量(或在我的实际情况中为50000):>>>d=np.on
假设我有一个二维稀疏数组。在我的实际用例中，行数和列数都大得多(比如20000和50000)，因此当使用密集表示时它无法放入内存:>>>importnumpyasnp>>>importscipy.sparseasssp>>>a=ssp.lil_matrix((5,3))>>>a[1,2]=-1>>>a[4,1]=2>>>a.todense()matrix([[0.,0.,0.],[0.,0.,-1.],[0.,0.,0.],[0.,0.,0.],[0.,2.,0.]])现在假设我有一个密集的一维数组，其中包含大小为3的所有非零分量(或在我的实际情况中为50000):>>>d=np.on
