我想检查是否有两个csr_matrix是平等的。如果我这样做:x.__eq__(y)我得到:raiseValueError("Thetruthvalueofanarraywithmorethanone"ValueError:Thetruthvalueofanarraywithmorethanoneelementisambiguous.Usea.any()ora.all().但是，这个效果很好:assert(zinxforziny)有更好的方法吗？也许改用一些scipy优化函数？非常感谢 最佳答案 我们可以假设它们的形状相同吗？In[

我正在尝试使用以下矩阵并执行代码中所示的点积。我检查了矩阵的大小，所有矩阵都是(3,1)，但最后两个点积给我带来了错误。coordinate1=[-7.173,-2.314,2.811]coordinate2=[-5.204,-3.598,3.323]coordinate3=[-3.922,-3.881,4.044]coordinate4=[-2.734,-3.794,3.085]importnumpyasnpfromnumpyimportmatrixcoordinate1i=matrix(coordinate1)coordinate2i=matrix(coordinate2)coor

在python中有什么简单的方法可以完成R中匹配函数的功能吗？R中的match所做的是它返回一个向量，该向量包含其第一个参数在其第二个参数中的(第一个)匹配项的位置。例如，以下R代码段。>abmatch(a,b)[1]NANA21NA在python中翻译，我正在寻找的是执行以下操作的函数>>>a=[5,4,3,2,1]>>>b=[2,3]>>>match(a,b)[None,None,2,1,None]谢谢! 最佳答案 >>>a=[5,4,3,2,1]>>>b=[2,3]>>>[b.index(x)ifxinbelseNonefor

我想知道是否有一种简单的方法可以将numpy矩阵乘以标量。本质上，我希望所有值都乘以常数40。这将是一个nxn矩阵，对角线为40，但我想知道是否有更简单的函数可用于缩放此矩阵。或者我将如何制作一个与我的其他矩阵具有相同形状的矩阵并填充其对角线？抱歉，如果这看起来有点基础，但出于某种原因我无法在文档中找到它。 最佳答案 如果您想要一个对角线为40而其他位置为零的矩阵，您可以在零矩阵上使用NumPy的函数fill_diagonal()。因此你可以直接做:N=100;value=40b=np.zeros((N,N))np.fill_dia

我有一组非常大且计算成本高的数组，在任何给定运行中我的代码不一定需要所有数组。我想让他们的声明成为可选的，但理想情况下不必重写我的整个代码。现在的例子:x=function_that_generates_huge_array_slowly(0)y=function_that_generates_huge_array_slowly(1)我想做的事的例子:x=lambda:function_that_generates_huge_array_slowly(0)y=lambda:function_that_generates_huge_array_slowly(1)z=x*5#thisdoe

如何让genfromtxt返回由names=True自动检索的列名list？当我这样做时:data=np.genfromtxt("test.csv",names=True,delimiter=",",dtype=None)printdata['col1']它打印col1的整个列值。但是，我需要遍历所有的列名。我该怎么做？我尝试了data.keys()和各种其他方法，但是genfromtxt返回的任何内容似乎都不是字典兼容对象。我想我可以自己传递列名的list，但从长远来看，这对我来说是无法维护的。有什么想法吗？ 最佳答案 genfr

我已经从here安装了最新版本的numpy适用于64位WindowsVista上的python3.2，用于与matplotlib一起使用。但是，当我尝试导入matplotlib时，出现以下错误:ImportError:DLLloadfailed:%1isnotavalidWin32application.这发生在from上。在numpy的init.py文件中导入multiarray行感谢您的帮助 最佳答案 您很可能使用64位Python和32位numpy，反之亦然。确保两者具有相同的位数。除非您出于某种原因需要64位python，否

我在具有24GB内存的Windows864位系统上运行Python2.7(64位)。在对通常的Sklearn.linear_models.Ridge进行拟合时，代码运行良好。问题:但是，当使用Sklearn.linear_models.RidgeCV(alphas=alphas)进行拟合时，我遇到了显示的MemoryError错误在执行拟合过程的rr.fit(X_train,y_train)行下方。我怎样才能避免这个错误？代码片段deffit(X_train,y_train):alphas=[1e-3,1e-2,1e-1,1e0,1e1]rr=RidgeCV(alphas=alphas

从另一个线程(@EnricoGiampieri'sanswer到cumulativedistributionplotspython)获得提示，我写道:#plotcumulativedensityfunctionofnearestnbrdistances#evaluatethehistogramvalues,base=np.histogram(nearest,bins=20,density=1)#evaluatethecumulativecumulative=np.cumsum(values)#plotthecumulativefunctionplt.plot(base[:-1],cum

有没有办法reshape张量并用零填充任何溢出？我知道ndarray.reshape会这样做，但据我了解，将Tensor转换为ndarray需要在GPU和CPU之间来回切换。Tensorflow的reshape()文档说TensorShapes需要有相同数量的元素，所以也许最好的方法是pad()然后reshape()？我正在努力实现:a=tf.Tensor([[1,2],[3,4]])tf.reshape(a,[2,3])a=>[[1,2,3],[4,0,0]] 最佳答案 据我所知，没有内置运算符可以执行此操作(如果形状不匹配，tf