我是Python的新手，正在尝试创建一个函数来将向量乘以矩阵(任意列大小)。例如:multiply([1,0,0,1,0,0],[[0,1],[1,1],[1,0],[1,0],[1,1],[0,1]])[1,1]这是我的代码:defmultiply(v,G):result=[]total=0foriinrange(len(G)):r=G[i]forjinrange(len(v)):total+=r[j]*v[j]result.append(total)returnresult问题是，当我尝试选择矩阵(r[j])中每一列的第一行时，会显示错误“列表索引超出范围”。有没有其他方法可以不使
在C++中经常做这样的事情:typedefmap>MyIndexType;然后我会像这样使用它:MyIndexTypemyIndex;for(...someloop...){myIndex[someId].push_back(someVal);}如果映射中没有条目，代码将插入一个新的空向量，然后附加到它。在Python中它看起来像这样:myIndex={}for(someId,someVal)incollection:try:myIndex[someId].append(someVal)exceptKeyError:myIndex[someId]=[someVal]这里的tryexce
我尝试对以下函数进行矢量化(同意，这不是最有效的方法，但我的问题是关于装饰器的使用)@np.vectorizedefdiff_if_bigger(x,y):returny-xify>xelse0x=np.array([5.6,7.0])y=8diff_if_bigger(x,y)#outputsarray([2,1])whichisnotwhatIwant编辑:重新启动IPython后，输出正常。谁能解释为什么diff_if_bigger的结果被转换成一个np.int数组，即使这里的第一个参数x是一个np.int数组。float，与文档中的内容相反？？？？现在，我想强制输出float，
您知道Python中方便的reduce函数。例如，您可以使用它来总结一个列表(假设没有内置的sum):reduce(lambdax,y:x+y,[1,2,3,4],0)返回(((0+1)+2)+3)+4=10。现在如果我想要一个中间总和的列表怎么办？在本例中，[1,3,6,10]。这是一个丑陋的解决方案。有没有更像pythonic的东西？defreducelist(f,l,x):out=[x]prev=xforiinl:prev=f(prev,i)out.append(prev)returnout 最佳答案 我最喜欢的，如果你足够新
我找不到ctypes如何弥合std::vector和Python之间的差距；互联网上没有提到的组合。这是不好的做法，它不存在还是我遗漏了什么？C++:xxx.cpp#include#includeusingnamespacestd;extern"C"std::vectorfoo(constchar*FILE_NAME){stringline;std::vectorresult;ifstreammyfile(FILE_NAME);while(getline(myfile,line)){result.push_back(1);}return(result);}Python:xxx.pyim
这是一个cross-postofaquestionIaskedinthecython-usergroup一天半前，但还没有得到任何回复，所以我在一个更一般的论坛上试试运气我一直在尝试各种方法来包装下面的代码，但出现了不同程度的错误。大量搜索让我偶然发现了类似的问题，还有一张未完成的心愿单，但老实说，我不确定我是否走在正确的道路上。plow_types.h:namespacePlow{structJobState{enumtype{INITIALIZE=0,RUNNING=1,FINISHED=2};};...classJobFilterT{public:...std::vectorst
我面临与Wrapstd::vectorofstd::vectors,C++SWIGPython类似的问题-但它不仅仅是简单的C++解析。我的C++代码中有以下内容namespacens{typedefunsignedlonglonguint64_t;typedefstd::vectorVector;typedefstd::vectorVectorOfVectors;classMyClass{///...///ReturnsareferencetotheinternalvectorallocatedinC++landconstVectorOfVectors&GetVectors()con
我正在使用python，我想获取大量数据的TFIDF表示，我正在使用以下代码将文档转换为TFIDF形式。fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertfidf_vectorizer=TfidfVectorizer(min_df=1,#mincountforrelevantvocabularymax_features=4000,#maximumnumberoffeaturesstrip_accents='unicode',#replaceallaccentedunicodechar#bytheircorrespondin
假设我有以下代码classCar{public:stringcolor;stringname;Car(stringc,stringn):color(c),name(n){}}intmain(){vectorcollection1;vectorcollection2;collection1.emplace_back("black","Ford");collection1.emplace_back("white","BMW");collection1.emplace_back("yellow","Audi");//Questioncomesherecollection2.push_back
我有一个函数foo(i)需要一个整数并需要大量时间来执行。以下任何一种初始化a的方式之间是否会有显着的性能差异:a=[foo(i)foriinxrange(100)]a=map(foo,range(100))vfoo=numpy.vectorize(foo)a=vfoo(range(100))(我不在乎输出是列表还是numpy数组。)有没有更好的办法？ 最佳答案 你为什么要优化这个？您是否编写了有效的、经过测试的代码，然后检查了您的算法profiled你的代码，发现优化这个会有效果吗？你是否在一个深层的内部循环中这样做，你发现你正在
