这个问题在这里已经有了答案:Expandingtuplesintoarguments(6个答案)关闭3个月前。我记得我曾经在python中看到一个能够分解列表的运算符。例如[[1],[2],[3]]通过应用该运算符，您得到[1],[2],[3]那个运算符(operator)是什么，我们将不胜感激。
我正在对一个大矩阵应用非负矩阵分解(NMF)。NMF方法本质上执行以下操作:给定一个mxn矩阵A，NMF分解为A=WH，其中W是mxd，H是dxn。ProjectedGradientNMF方法在Python包Sklearn中实现。我希望算法返回W和H。但它似乎只返回H，而不是W。再次将算法应用于A.T(转置)可以得到W。但是，我想避免计算它两次，因为矩阵ix非常大。如果你能告诉我如何同时获得W和H，那就太好了!下面是我的代码:fromsklearn.decompositionimportProjectedGradientNMFimportnumpyA=numpy.random.unif
我正在尝试创建一个函数，该函数接收一个数字作为参数并对该数字执行操作以找出其最接近的2的幂，然后将其加起来等于该数字。例如，如果用户输入4，该函数将追加4，因为它已经是2的幂。如果用户输入14，该函数应该看到14不是2的幂和最接近的2的幂14是2,4和8。重点说明:我最多只能达到2^9。到目前为止我有什么:defpowers_finder(n):powers=[]i=0total=0whilei这里的问题是，如果用户输入5，因为(n)5由2^2=4和2^0=14+1=5的幂组成。我如何扩展我的功能以包含此过程？谢谢! 最佳答案 最有
这个问题在这里已经有了答案:BeautifulSoupreturnunexpectedextraspaces(3个答案)关闭3年前。我注意到Python[3.6.5]BeautifulSoup[4.6.0]与“lxml”[4.2.1]解析器处理长bytes对象与长字符串的方式之间存在奇怪的不一致。(显然，“long”是>16,384=2**14个字符或字节。)例如，我从麻省理工学院网站下载黑白棋的文本，并以原始(字节)形式和解码为字符串后的形式将其提供给BS。两个对象的长度相同，因为文档中没有多字节字符。frombs4importBeautifulSoupimporturlliburl
假设我有如下表达式:a*b*c+b*c+a*d可以将其分解为:b*(a*c+c)+(a*d)或作为c*(a*b+b)+(a*d)或作为a*d+b*c*(a+1)还有其他可能性。对于其他表达式，可能性的数量可能会大得多。我的问题是，SymPy是否有任何实用程序允许用户选择要显示的内容？有没有一种方法可以指定在对表达式中的项进行因式分解/分组时使用的公因数？编辑:正如@user772649在下面指出的那样，我可以为此使用collect。但是，collect似乎会根据数学表达式的初始因式分解给出不同的输出，例如:a,b,c,d=symbols("a,b,c,d")#Thesetwoequat
Python库或numpy中是否有将float作为输入并返回其十进制科学记数法分解(即尾数和指数)的函数？或者是否有一种BRIEF方法可以在不求助于字符串转换或使用for循环来确定指数的情况下完成此操作？编写这样的函数并不困难，我只是感到震惊，因为我在数学、小数或numpy中找不到现有的函数。例如如果fexp和fman是给出float的十进制浮点表示的指数和尾数的函数，那么我们期望以下语句都返回true:fexp(154.3)==2.0fman(154.3)==1.543fexp(-1000)==3.0fman(-1000)==-1.0简而言之，这将是math.frexp的“十进制版本
我正在将多个JSON对象读取到一个DataFrame中。问题是有些列是列表。此外，数据非常大，因此我无法使用互联网上可用的解决方案。它们非常慢且内存效率低下这是我的数据的样子:df=pd.DataFrame({'A':['x1','x2','x3','x4'],'B':[['v1','v2'],['v3','v4'],['v5','v6'],['v7','v8']],'C':[['c1','c2'],['c3','c4'],['c5','c6'],['c7','c8']],'D':[['d1','d2'],['d3','d4'],['d5','d6'],['d7','d8']],'E'
我定义了一个呈现MxN数组的函数。该数组非常大，因此我想使用该函数同时使用多处理/线程生成小数组(M1xN、M2xN、M3xN---MixN。M1+M2+M3+---+Mi=M)并最终加入这些数组组成mxn数组。正如Boardrider先生正确地建议提供一个可行的例子，下面的例子将广泛地传达我打算做什么importnumpyasndefmult(y,x):r=n.empty([len(y),len(x)])foriinrange(len(r)):r[i]=y[i]*xreturnrx=n.random.rand(10000)y=n.arange(0,100000,1)test=mult
由于numpy使用的数字非常少，我遇到了一些问题。我花了几个星期的时间来追溯我在数值积分方面一直存在的问题，因为当我在函数中添加float时，float64精度会丢失。使用乘积而不是总和执行数学上相同的计算会得到正确的值。这是一个代码示例和结果图:frommatplotlib.pyplotimport*fromnumpyimportvectorize,arangeimportmathdeffunc_product(x):returnmath.exp(-x)/(1+math.exp(x))deffunc_sum(x):returnmath.exp(-x)-1/(1+math.exp(x)
我正在使用当前在http://www.quuxlabs.com/blog上提供的代码效果不错。而且我可以清楚地看到矩阵发生了哪些变化。我还尝试在sklearn.decomposition.NMF上使用sklearn库但是我用相同的输入得到的结果还不够好。也许我遗漏了什么。这是我的示例代码-fromsklearn.decompositionimportNMF,ProjectedGradientNMFR=[[5,3,0,1],[4,0,0,1],[1,1,0,5],[1,0,0,4],[0,1,5,4],]R=numpy.array(R)nmf=NMF(beta=0.001,eta=0.0
