我在Playground上有以下代码:importFoundationvartest:UInt64=NSEC_PER_SEC//NSEC_PER_SECisaCUnsignedLongLongvartest2=2*test//thisworksvartest3=1.5*test//thisdoesn'twork我正在尝试获取一个Int64值，该值是用于dispatch_after的某些Float秒表示形式中的纳秒数。我已经尝试了几种类型转换的变体，但我似乎无法想出一种方法来获得这个结果。如有任何建议，我们将不胜感激!解决方案下面答案中的解决方案(感谢@shucao)是执行以下操作:va
我经常使用IntelliJIDEA自动生成类的hashCode()方法，通常该方法采用以下形式:result=31*result+...我的问题是乘以31的目的是什么？我知道这是一个素数，但为什么要专门选择31？此外，如果为特别小/大的数据集实现hashCode()，人们会以不同的方式处理这个问题吗？ 最佳答案 乘以31很快，因为JIT可以将其转换为左移5位和减法:x*31==(x如果没有任何特别的额外信息，我会坚持使用这种方法。它的速度相当快，并且很可能以合理分布的哈希码结束，而且它也很容易正确:)数据集的大小并不重要，但如果您有
在Java中，double乘以0.0000001与除以10000000相同吗？我的直觉是，可能存在差异，因为0.0000001不能准确地用double表示。 最佳答案 不，由于您提到的原因，这不一样。这是一个例子:doublex=894913.3;System.out.println(x*0.0000001);//prints0.08949133System.out.println(x/10000000);//prints0.08949133000000001使用BigDecimal，我们可以看到两个值之间的差异:System.ou
我想知道是否有更快的方法/专用的NumPy函数来执行二维NumPy数组的逐元素乘法，然后对所有元素求和。我目前使用np.sum(np.multiply(A,B))，其中A、B是等维mxn的NumPy数组。 最佳答案 您可以使用np.tensordot-np.tensordot(A,B,axes=((0,1),(0,1)))另一种方式np.dot压平输入后-A.ravel().dot(B.ravel())另一个np.einsum-np.einsum('ij,ij',A,B)sample运行-In[14]:m,n=4,5In[15]:A
我有一个数组，其中包含一堆点(特别是3D向量):pts=np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3],[4,4,4],[5,5,5],])我想将这些点中的每一个乘以一个变换矩阵:pts[0]=np.dot(transform_matrix,pts[0])pts[1]=np.dot(transform_matrix,pts[1])…pts[n]=np.dot(transform_matrix,pts[n])我怎样才能有效地做到这一点？ 最佳答案 我发现首先编写einsum版本会有所帮助——在您看到索引后，您通常可
我有一个这样分组的数据框；pricequantityvatdatebrand20-Jun-13Reebok7.082.2Adidas12.033.8Campus2.5384.2Woodlands23.097.2Boot3.2353.321-Jun-13Reebok7.062.2Adidas12.0233.8Campus2.5184.2Woodlands23.0297.2Boot3.2153.322-Jun-13Reebok5.023.5Adidas10.052.8Campus2.0503.5Woodlands25.046.5Boot2.5102.8我如何将'date'和'brand'分
有一个矩阵M尺寸m,n对于整数，什么是将其转换为所有元素之和最大的好算法？唯一允许的运算是乘以-1按列或按行。可以根据需要执行任意数量的此类操作。粗略的总体思路:我想到的是将每个负号从一个这样的负数移动到值最小的正数，这样负号对总和。举个例子:importnumpyasnpM=np.matrix([[2,2,2,2],[2,2,-2,2],[2,2,2,2],[2,2,2,1],])definvert_at(M,n,m):M[n,:]*=-1M[:,m]*=-1我已经通过构建从负元素到最小数字和invert_at的最短路径之一进行了尝试。途中的每个细胞。首先包括开始和结束单元格:inv
我是Python的新手，认为这应该是一个相当普遍的问题，但找不到解决方案。我已经看过thispage并发现它对一个项目有帮助，但我正在努力将示例扩展到多个项目而不使用“for”循环。我正在通过Emcee为250名步行者运行这段代码，所以我正在寻找最快的方法。我有一个数字列表，a=[x,y,z]我想重复b=[1,2,3]次(对于示例)，所以我最终得到了一个列表列表:[[x],[y,y],[z,z,z]]我的“for”循环是:c=[]foriinrange(0,len(a)):c.append([a[i]]*b[i])这完全符合我的要求，但意味着我的代码非常慢。我也曾天真地尝试过将a和b转
我有以下scipy.lti对象，它基本上是一个表示LTI系统的拉普拉斯变换的对象:G_s=lti([1],[1,2])如何将这样的传递函数与另一个传递函数相乘，例如:H_s=lti([2],[1,2])#I_s=G_s*H_s我想我可以做I_s=lti(np.polymul([1],[2]),np.polymul([1,2],[1,2]))但是如果我想做什么呢:#I_s=H_s/(1+H_s)有没有简单的方法可以用scipy做到这一点？ 最佳答案 有趣的是，Scipy似乎不提供该功能。另一种方法是将LTI系统转换为Sympy有理函数
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
