我正在尝试以四倍精度对角化矩阵，并取其对数。有没有一种语言可以让我使用内置函数完成此操作？请注意，标签中的语言/包不足，存在以下不足:Matlab:不支持四精度。Python/NumPy/SciPy:dtypefloat128的矩阵产生float64的特征向量。Sage:通过GP/PARI的接口(interface)会产生神秘的错误消息。有没有人执行对角化和矩阵对数以达到四倍精度，如果是，怎么做的？ 最佳答案 @Matlab:不支持四精度。MultiprecisionComputingToolboxforMATLAB提供任意精度的线
有没有什么简单的方法可以交叉验证分类器并同时计算准确率和召回率？目前我使用的功能cross_validation.cross_val_score(classifier,designMatrix,classes,cv=5,scoring="precision")但是它只计算一个指标，所以我必须调用它2次来计算精度和召回率。对于大型ML模型，计算会不必要地花费2倍的时间。有没有更好的内置选项，还是我必须自己实现交叉验证？谢谢。 最佳答案 我不确定当前的情况(已经讨论过此功能)，但您总能逃脱以下-糟糕-黑客攻击fromsklearn.me
sqlalchemy的文档给出了一个例子:classsqlalchemy.types.DECIMAL(precision=None,scale=None,asdecimal=True)除None之外，您还可以使用哪些值来提高精度？我不太明白如何设置小数精度。 最佳答案 来自documentationprecision–在DDLCREATETABLE中使用的数字精度如果您想知道哪些值是可能的，请检查W3Schools的SQL数据类型:http://www.w3schools.com/sql/sql_datatypes_general.
我的问题很简单。我想计算以下总和。from__future__importdivisionfromscipy.miscimportcombimportmathforninxrange(2,1000,10):m=2.2*n/math.log(n)printsum(sum(comb(n,a)*comb(n-a,b)*(comb(a+b,a)*2**(-a-b))**mforbinxrange(n+1))forainxrange(1,n+1))但是python给出RuntimeWarning:overflowencounteredinmultiply和nan作为输出，它也非常非常慢。有没有聪
我想要一种方法来将TensorFlow中float的精度(大约:截断尾数)降低到定义的完整范围内的任意位数。我不需要完全以降低精度编写代码(如tf.float16)，而是想出一系列操作来降低张量的精度，同时保留其原始类型(例如tf.float32)。例如，如果完整范围是0到1，精度是8位，则0.1234将变为round(0.1234*256)/256=0.125。这使用简单的舍入。我还想进行统计舍入，其中在每个方向上舍入的概率与值与该值的距离成正比。例如，0.1234*256=31.5904，在59%的情况下会四舍五入到32/256，在41%的情况下会四舍五入到31/256。额外问题:
假设我有一些32位数字和一些64位数字:>>>importnumpyasnp>>>w=np.float32(2.4)>>>x=np.float32(4.555555555555555)>>>y=np.float64(2.4)>>>z=np.float64(4.555555555555555)我可以用%f打印出来，但它有额外的、不需要的小数:>>>'%f%f%f%f'%(w,x,y,z)'2.4000004.5555552.4000004.555556'我可以使用%g但它的默认精度似乎很小:>>>'%g%g%g%g'%(w,x,y,z)'2.44.555562.44.55556'我在想我
我正在使用Keras(使用Tensorflow后端)进行二元分类，我得到了大约76%的准确率和70%的召回率。现在我想尝试使用决策阈值。据我所知，Keras使用决策阈值0.5。Keras中有没有办法使用自定义阈值来提高决策精度和召回率？感谢您的宝贵时间! 最佳答案 像这样创建自定义指标:由@Marcin编辑:创建以threshold_value作为参数返回所需指标的函数defprecision_threshold(threshold=0.5):defprecision(y_true,y_pred):"""Precisionmetri
我将以下重复的简单代码重复了几次，我想为其创建一个函数:foriinrange(10):id="someidstringlookedupindict"val=63.4568900932840928#somefloatingpointnumberindictcorrespondingto"id"tabStr+='%-15s=%6.1f\n'%(id,val)我希望能够调用这个函数:defprintStr(precision)它执行上面的代码并返回tabStr，val到precision小数点。例如:printStr(3)将为tabStr中的val返回63.457。有什么想法可以实现这种功
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
我在一个文本文件中有以下格式的文件，我正在尝试将其读入pandas数据框。895|2015-4-23|19|10000|LA|0.4677978806|0.4773469340|0.4089938425|0.8224291972|0.8652525793|0.6829942860|0.5139162227|如您所见，输入文件中的float后有10个整数。df=pd.read_csv('mockup.txt',header=None,delimiter='|')当我尝试将它读入数据框时，我没有得到最后4个整数df[5].head()00.46779810.25816520.8603843
