我有一个Action表，根据玩家对AI的选择来决定玩家是否获胜。想一想石头剪刀布有更多Action。我最终会用Python对其进行编码，但在开始之前，我想知道是否有比使用大量IF语句更好的方法？表格如下所示:我在想移动需要分配数字，还是类似的东西？我不知道从哪里开始... 最佳答案 你可以使用字典吗？像这样:#dictofwinningoutcomes,thefirstlayerrepresentstheAImoves,andtheinner#layerrepresenttheplayermoveandtheoutcomeai={'
我在计算Numpy中的表达式时发现了一个奇怪的性能差异。我执行了以下代码:importnumpyasnpmyarr=np.random.uniform(-1,1,[1100,1100])然后%timeitnp.exp(-0.5*(myarr/0.001)**2)>>184ms±301µsperloop(mean±std.dev.of7runs,1loopeach)和%timeitnp.exp(-0.5*(myarr/0.1)**2)>>12.3ms±34.3µsperloop(mean±std.dev.of7runs,100loopseach)在第二种情况下，计算速度几乎快了15倍!请
documentationonnonlinsolve给出这个例子:fromsympy.core.symbolimportsymbolsfromsympy.solvers.solvesetimportnonlinsolvex,y,z=symbols('x,y,z',real=True)nonlinsolve([x*y-1,4*x**2+y**2-5],[x,y]){(-1,-1),(-1/2,-2),(1/2,2),(1,1)}但即使在他们网站上的liveshell中，也会引发错误:>>>fromsympy.solvers.solvesetimportnonlinsolveTraceba
是否有一种数值稳定的方法来计算下面的softmax函数？我得到的值在神经网络代码中变成了Nans。np.exp(x)/np.sum(np.exp(y)) 最佳答案 softmaxexp(x)/sum(exp(x))实际上在数值上表现良好。它只有正项，所以我们不用担心失去意义，而且分母至少和分子一样大，所以结果保证在0和1之间。唯一可能发生的事故是指数过流或欠流。x的单个元素溢出或所有元素下溢将使输出或多或少变得无用。但是通过使用对任何标量c都成立的恒等式softmax(x)=softmax(x+c)很容易防止这种情况发生:减去max
我注意到Python3枚举(link)中的一个奇怪之处。如果将Enum的值设置为函数，它会阻止该属性被包装为Enum对象，这会阻止您使用EnumCls['AttrName']等很酷的功能来动态加载属性。这是一个错误吗？是故意的吗？我搜索了一段时间，但没有发现可以在枚举中使用的限制值。这是显示问题的示例代码:classColor(Enum):Red=lambda:print('InRed')Blue=lambda:print('InBlue')print(Color.Red)#-shouldbeColor.RedviaDocsprint(Color.Blue)#-shouldbeColo
在Python中使用箱线图时，是否有任何方法可以自动/轻松地将中位数和方差的值叠加在每个箱子的顶部(或至少是中位数的数值)？例如在下面的箱线图中，我想在每个箱线图上叠加文本(中值，+-标准差)。 最佳答案 假设您正在使用boxplot函数绘制箱线图，它会返回一个包含图形组件的字典。请注意，该框表示内部四分位数范围(第25个百分位数到第75个百分位数)而不是标准偏差。>>>bp_dict=boxplot(data,vert=False)#drawhorizontalboxplot>>>bp_dict.keys()>>>bp_dict.
在处理一个问题时，我偶然发现了一些我自己无法真正理解的东西。我有一个变量:a=pow(2,1024)它的类型是longint。如果我尝试将其显式转换为float，如float(a)，我会收到OverflowError。数字太大，64位float放不下，所以可以理解。然后我尝试隐式转换，通过将它乘以一个float:b=a*11.0OverflowError再次发生，这很好，因为根据pythondocs，从longint到float的隐式转换发生了。所以结果和以前一样。最后，我尝试比较:a>11.0返回True。OverflowError不会发生。这让我很困惑。如果Python比较机制不要
在scipy.special.expit中，逻辑函数实现如下:ifx但是，我已经看到其他语言/框架的实现可以简单地做到1/(1+exp(-x))我想知道scipy版本实际带来了多少好处。对于非常小的x，结果接近于0。即使exp(-x)溢出到Inf，它仍然有效。 最佳答案 这实际上只是为了稳定性——输入非常大的值可能会返回意想不到的结果。如果expit的实现方式与1/(1+exp(-x))相同，则将-710的值放入函数将返回nan，而-709将按预期给出接近于零的值。这是因为exp(710)太大而不能成为double。代码中的分支只是
我知道scikit-learn中的计算是基于NumPy的，所以一切都是矩阵或数组。这个包如何处理混合数据(数值和标称值)？例如，产品可能具有属性“颜色”和“价格”，其中颜色是标称值，价格是数字。我注意到有一个名为“DictVectorizer”的模型来计算标称数据。例如，两个产品是:products=[{'color':'black','price':10},{'color':'green','price':5}]'DictVectorizer'的结果可能是:[[1,0,10],[0,1,5]]如果“颜色”属性有很多不同的值，则矩阵会非常稀疏。而且长特征会降低一些算法的性能，比如决策树
对于每对src和dest机场城市，我想返回a列的百分位数，给定列的值b。我可以手动执行此操作:只有2对src/dest的示例df(我的实际df中有数千个):dtsrcdestab02016-01-01YYZSFO548.12279.2812016-01-01DFWPDX111.35-65.5022016-02-01YYZSFO64.84342.3532016-02-01DFWPDX63.8161.6442016-03-01YYZSFO614.29262.83{'a':{0:548.12,1:111.34999999999999,2:64.840000000000003,3:63.810
