作为Python世界的新手，我只是简单地将以下两个变量函数线性化:函数使用相当常规的牛顿法:线性化方法到目前为止，这是我尝试过的:importnumpyasnpimportmathfromsympyimportsymbols,diffd=1.7deff(arg1,arg2):return(arg1-arg2)/(np.power(np.linalg.norm(arg1-arg2),2)-np.power(d,2))deflinearize_f(f,arg1,arg2,equi_arg1,equi_arg2):arg1,arg2=symbols('arg1arg2',real=True)

TL;DR:问题是关于乘法准确性我必须将矩阵A(100x8000)、B(8000x27)和C(27x1)相乘。由于矩阵B和C是常量而A是变量，我更喜欢将其计算为:ABC=np.点(A，np.dot(B，C))。但是我想知道，它可能比np.dot(np.dot(a,B),C)numerically更差(在accuracy方面).可能重要的是:矩阵A和B包含(分别)100和27个相关特征的8000个样本。是否存在数值最优(就准确性而言)的乘法顺序？如果是-我该如何确定？特例可以假设A和B矩阵都是非负的。此外:C=np.linalg.solve(cov(B,k),X)其中X是一个27x1矩阵

a=np.zeros((5,4,3))v=np.ones((5,4),dtype=int)data=a[v]shp=data.shape此代码给出shp==(5,4,4,3)我不明白为什么。怎么才能输出更大的数组呢？对我来说毫无意义，希望得到解释。 最佳答案 这被称为advancedindexing.高级索引允许您根据N维索引选择输入数组中的任意元素。让我们用另一个例子来更清楚地说明:a=np.random.randint(1,5,(5,4,3))v=np.ones((5,4),dtype=int)假设在这种情况下a是:array(

有没有办法使用NumPy对向量值函数进行插值？/SciPy？有很多针对标量值函数的产品，我想我可以使用其中之一来分别估计向量的每个分量，但有没有更有效的方法？具体来说，我有一个函数f(x)=V，其中x是标量，V是向量。我还有一个xs及其对应的Vs的集合。我想用它来插入和估计任意x的V。 最佳答案 插值函数scipy.interpolate.interp1d也适用于插值的向量值数据(尽管不适用于向量值参数数据)。因此，只要x是标量，就可以直接使用。以下代码是对thescipydocumentation中给出的示例的轻微扩展:>>>fr

因此，在numpy1.8.2(使用python2.7.6)中，数组划分似乎存在问题。当对足够大的数组(至少8192个元素，多于一维，数据类型无关)与自身的一部分执行就地除法时，不同符号的行为不一致。importnumpyasnparr=np.random.rand(2,5000)arr_copy=arr.copy()arr_copy=arr_copy/arr_copy[0]arr/=arr[0]printnp.sum(arr!=arr_copy),arr.size-np.sum(np.isclose(arr,arr_copy))输出应该是0，因为两个除法应该是一致的，但它是1808。这

我在大型集群上运行Spark程序(对此我没有管理权限)。numpy未安装在工作节点上。因此，我将numpy与我的程序捆绑在一起，但出现以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/user/spark-script.py",line12,inimportnumpyFile"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/__init__.py",line170,inFile"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/add_newdocs.py",li

当使用np.delete时，当使用越界索引时会引发indexError。当越界索引在np.array中使用并且该数组用作np.delete中的参数时，为什么这不会引发indexError？np.delete(np.array([0,2,4,5,6,7,8,9]),9)这给出了一个索引错误，因为它应该(索引9超出范围)同时np.delete(np.arange(0,5),np.array([9]))和np.delete(np.arange(0,5),(9,))给予:array([0,1,2,3,4]) 最佳答案 这是一个已知的“功能”

我有几个(~10^10)个点的x、y、z坐标数组(这里只显示5个)a=[[34.4514.132.17][32.3824.4323.12][33.193.2839.02][36.3427.1731.61][37.8129.1729.94]]我想创建一个新数组，其中仅包含与列表中所有其他点至少有一定距离d的点。我使用while循环写了一段代码，importnumpyasnpfromscipy.spatialimportdistanced=0.1#orsomedistancei=0selected_points=[]whilei=dfordisininterdist):np.array(s

我一直在尝试使用python的numpy.where函数来确定特定值的位置，但由于某种原因它错误地确定了False实际找到值(value)的地方。从而返回一个空数组。见下文:>>>lbpoly=numpy.array([5.455.55.555.65.655.75.755.85.855.95.956.6.056.16.156.26.256.36.356.46.456.56.556.66.656.76.756.86.856.96.957.])>>>cpah=numpy.where(lbpoly==6.2)>>>printcpah>>>(array([],dtype=int32),)有人知

有一个C++比较可以从列表的列表中获取列表的并集:Thefastestwaytofindunionofsets还有其他几个与python相关的问题，但没有一个建议联合列表的最快方法:FindingaunionoflistsoflistsinPythonFlatteningashallowlistinPython从答案中，我了解到至少有两种方法可以做到这一点:>>>fromitertoolsimportchain>>>x=[[1,2,3],[3,4,5],[1,7,8]]>>>list(set().union(*x))[1,2,3,4,5,7,8]>>>list(set(chain(*x