我正在开发一个进行一些浮点计算的程序。有什么方法可以用doctests测试我的功能(提供float)？ 最佳答案 当然，只需根据您对float所期望的精度的了解，使用合理的格式来格式化float——例如，如果您期望精确到小数点后2位数字，则可以使用:'''Restofyourdocstringandthen...>>>'%.2f'%funcreturningfloat()'123.45'''' 关于python-如何用doctest测试float结果？，我们在StackOverflow上
所以我的数值程序有问题，我很好奇是不是精度问题(即舍入误差)。有没有一种快速的方法可以将我程序中的所有float组更改为float128数组，而无需遍历我的代码并在各处键入dtype='float128'。我的数组都是float64，但我从未明确写过dtype='float64'，所以我希望有一种方法可以改变这种默认行为。 最佳答案 我不认为您可以更改中央“配置”来实现此目的。您可以做的一些选择:如果您仅通过NumPy的少数工厂函数创建数组，请将这些函数替换为您自己的版本。如果你像这样导入这些函数fromnumpyimportemp
我有以下数据框:actual_creditmin_required_credit00.30.410.50.220.40.430.20.3我需要添加一个列来指示actual_credit>=min_required_credit。结果将是:actual_creditmin_required_creditresult00.30.4False10.50.2True20.40.4True30.10.3False我正在做以下事情:df['result']=abs(df['actual_credit'])>=abs(df['min_required_credit'])但是第3行(0.4和0.4)总
我有一个数据框df=pd.DataFrame([['2','3','nan'],['0','1','4'],['5','nan','7']])printdf012023nan101425nan7我想将这些字符串转换为数字并对列求和并转换回字符串。使用astype(float)似乎让我进入了数字部分。然后用sum()求和就很容易了。然后使用astype(str)返回字符串应该也很容易df.astype(float).sum().astype(str)07.014.0211.0dtype:object这几乎就是我想要的。我想要整数的字符串版本。但是float有小数点。我该如何摆脱它们？我要
我正在尝试使用:train=optimizer.minimize(loss)但标准优化器不适用于tf.float64。因此，我想将我的loss从tf.float64截断为仅tf.float32。Traceback(mostrecentcalllast):File"q4.py",line85,intrain=optimizer.minimize(loss)File"/Library/Python/2.7/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py",line190,inminimizecolocate_gradients_w
我刚刚注意到，仅将乘法改为除法，我的脚本的执行时间几乎减半。为了调查这个，我写了一个小例子:importnumpyasnpimporttimeit#uint8arrayarr1=np.random.randint(0,high=256,size=(100,100),dtype=np.uint8)#float32arrayarr2=np.random.rand(100,100).astype(np.float32)arr2*=255.0defarrmult(a):"""mult,read-writeiterator"""b=a.copy()foriteminnp.nditer(b,op_
我需要找到一个尽可能接近零的numpy.float64值。Numpy提供了几个允许做类似事情的常量:np.finfo(np.float64).eps=2.2204460492503131e-16np.finfo(np.float64).tiny=2.2250738585072014e-308这些都相当小，但是当我这样做的时候>>>x=np.finfo(np.float64).tiny>>>x/26.9533558078350043e-310结果更小。使用即兴二进制搜索时，我可以在值向下舍入到0.0之前得到大约1e-323。在numpy中是否有一个我缺少的常量？或者，是否有正确的方法来做
我正在从MatLab转向python并尝试使用imshow函数。我似乎无法理解为什么它没有将值128显示为灰色，因为我选择了cmap为灰度。它似乎对最高(128)和最低值使用灰度。我希望它对[0:255]使用灰度。我该怎么做？ 最佳答案 使用vmin和vmax参数:plt.imshow(bg,cmap=plt.get_cmap('gray'),vmin=0,vmax=255)如果不指定vmin和vmax，plt.imshow会自动将其范围调整为数据的最小值和最大值。我不知道为所有imshow图设置默认vmin和vmax参数的方法，但
我正在使用Google设计库中的新FloatingActionButton，但遇到了一些奇怪的填充/边距问题。此图片(开启开发者布局选项)来自API22。从API17开始。这是XML为什么API17中的FAB有这么大的填充/边距？ 最佳答案 更新(2016年10月):现在正确的解决方案是将app:useCompatPadding="true"放入您的FloatingActionButton。这将使不同API版本之间的填充保持一致。但是，这似乎仍然会使默认边距减少一点，因此您可能需要调整这些边距。但至少不再需要特定于API的样式。上一
我正在使用Google设计库中的新FloatingActionButton，但遇到了一些奇怪的填充/边距问题。此图片(开启开发者布局选项)来自API22。从API17开始。这是XML为什么API17中的FAB有这么大的填充/边距？ 最佳答案 更新(2016年10月):现在正确的解决方案是将app:useCompatPadding="true"放入您的FloatingActionButton。这将使不同API版本之间的填充保持一致。但是，这似乎仍然会使默认边距减少一点，因此您可能需要调整这些边距。但至少不再需要特定于API的样式。上一
