我正在使用numpy和pyfits来操作光谱，我需要高精度(大约8-10位小数的值可能高达10^12)。为此，数据类型“decimal”将是完美的(float64不够好)，但不幸的是numpy.interp不喜欢它:File".../modules/manip_fits.py",line47,inget_shiftpix_shift=np.interp(x,xp,fp)-fpFile"/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/function_base.py",line1053,ininterpreturncompiled_interp(x,
我正在比较两个应该相同的数据帧。但是由于浮点精度，我被告知这些值不匹配。我在下面创建了一个示例来模拟它。我怎样才能得到正确的结果，以便最终比较数据框对两个单元格都返回true？a=pd.DataFrame({'A':[100,97.35000000001]})b=pd.DataFrame({'A':[100,97.34999999999]})printaA0100.00197.35printbA0100.00197.35print(a==b)A0True1False 最佳答案 好的，您可以使用np.isclose为此:In[250]
在使用tensorflow进行多类分类时，有没有办法获得每类精度或召回率。例如，如果我有每个批处理的y_true和y_pred，如果我有2个以上的类，是否有一种功能性方法可以获得每个类的精度或召回率。 最佳答案 这是一个适用于我的n=6类问题的解决方案。如果你有更多的类，这个解决方案可能会很慢，你应该使用某种映射而不是循环。假设您在张量labels行中有一个热编码类标签，在张量labels中有对数(或后验)。然后，如果n是类的数量，试试这个:y_true=tf.argmax(labels,1)y_pred=tf.argmax(log
我需要将几个numpyfloat写入一个包含额外字符串内容的csv文件。因此我不将savetxt等与numpy.set_printoptions()一起使用我只能定义打印行为，但不能定义str()行为。我知道我错过了一些东西并且它不会那么难，但我没有在互联网上找到合理的答案。也许有人可以指出我正确的方向。下面是一些示例代码:In[1]:importnumpyasnpIn[2]:foo=np.array([1.22334])In[3]:fooOut[3]:array([1.22334])In[4]:foo[0]Out[4]:1.2233400000000001In[5]:str(foo[
我需要对一大块文本进行一些OCR，并检查它是否包含特定字符串，但由于OCR的不准确性，我需要它来检查它是否包含大约85%匹配的字符串。例如，我可能对一段文本进行OCR以确保它不包含无可用信息，但OCR可能会看到n0informationavailable或误解了一些字符。有没有在Python中执行此操作的简单方法？ 最佳答案 正如gauden所言，difflib中的SequenceMatcher是一个简单的方法。使用ratio()，返回一个介于0和1之间的值，对应于两个字符串之间的相似性，来自文档:WhereTisthetotaln
我需要对一大块文本进行一些OCR，并检查它是否包含特定字符串，但由于OCR的不准确性，我需要它来检查它是否包含大约85%匹配的字符串。例如，我可能对一段文本进行OCR以确保它不包含无可用信息，但OCR可能会看到n0informationavailable或误解了一些字符。有没有在Python中执行此操作的简单方法？ 最佳答案 正如gauden所言，difflib中的SequenceMatcher是一个简单的方法。使用ratio()，返回一个介于0和1之间的值，对应于两个字符串之间的相似性，来自文档:WhereTisthetotaln
这主要是出于好奇而提出的问题。我注意到numpy测试套件containstestsfor128bitintegers,和numerictypesmodule指的是int128、float256(octupleprecision？)，以及其他似乎没有映射到我机器上的numpydtypes的类型。我的机器是64位的，但我可以使用四重128位float(butnotreally)。我想如果可以在软件中模拟四重float，理论上也可以模拟八重float和128位整数。另一方面，直到现在我以前从未听说过128位整数或八倍精度float。如果没有相应的dtype，为什么在numpy的numeric
这主要是出于好奇而提出的问题。我注意到numpy测试套件containstestsfor128bitintegers,和numerictypesmodule指的是int128、float256(octupleprecision？)，以及其他似乎没有映射到我机器上的numpydtypes的类型。我的机器是64位的，但我可以使用四重128位float(butnotreally)。我想如果可以在软件中模拟四重float，理论上也可以模拟八重float和128位整数。另一方面，直到现在我以前从未听说过128位整数或八倍精度float。如果没有相应的dtype，为什么在numpy的numeric
我有一个numpy二维数组[中型/大型-比如说500x500]。我想找到它的元素指数的特征值。问题在于某些值非常负(-800、-1000等)，并且它们的指数下溢(意味着它们非常接近于零，因此numpy将它们视为零)。无论如何在numpy中使用任意精度？我的梦想是这样的:importnumpyasnpnp.set_precision('arbitrary')#我已经用gmpy和mpmath搜索了一个解决方案，但没有成功。欢迎任何想法。 最佳答案 SymPy可以计算任意精度:fromsympyimportexp,N,Sfromsympy
我有一个numpy二维数组[中型/大型-比如说500x500]。我想找到它的元素指数的特征值。问题在于某些值非常负(-800、-1000等)，并且它们的指数下溢(意味着它们非常接近于零，因此numpy将它们视为零)。无论如何在numpy中使用任意精度？我的梦想是这样的:importnumpyasnpnp.set_precision('arbitrary')#我已经用gmpy和mpmath搜索了一个解决方案，但没有成功。欢迎任何想法。 最佳答案 SymPy可以计算任意精度:fromsympyimportexp,N,Sfromsympy
