我有一个2d的numpy阵列我需要保留在特定列中值大于某一数字的所有行。现在,我有:
f_left = np.where(f_sorted[:,attribute] >= split_point)
而且它失败了:"Index Error: too many indices for array"
我该怎么做?,我无法从numpy网站上找到答案
import numpy as np
d = 120
m = 45
x = np.arange(0, d, 1)
y = (m*np.sin((x**(1.1)+30)/(0.7*d))**2.2) - (m*np.sin((2*x**(1.1)+30)/(0.7*d))**2.2)
给出了错误:running.py:26: RuntimeWarning: invalid value encountered in power,但我不明白为什么会发生这种情况。
谢谢你的帮助
我正在使用numpy数组和python列表的元素能力。为什么numpy操作有10000个循环?
In [1]: a = np.arange(1000)
In [2]: %timeit a**5
10000 loops, best of 3: 77.8 µs per loop
In [3]: b = range(1000)
In [4]: %timeit [i**5 for i in b]
1000 loops, best of 3: 1.64 ms per loop
在python中,我需要计算一个1554,1554个值矩阵的行列式。在这样做的过程中,我遇到了一个运行时警告:
import numpy as np
from numpy import linalg as LA
a = np.random.random((1554, 1554))
b = np.random.random((1554, 1554))
c = np.dot(a,b)
det = LA.det(c)
RuntimeWarning:在det r= _umath_linalg.det(a,signature=signature)中遇到溢出
对我如何解决这个问题有什么想
在我的领域中,很常见的是将一些数字平方,将它们放在一起运算,然后取结果的平方根。例如,这在毕达哥拉斯定理和RMS计算中完成。
在numpy中,我完成了以下操作:
result = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.pow(some_vector, 2)))
在纯python中,可能会出现这样的情况:
result = math.sqrt(math.pow(A, 2) + math.pow(B,2)) # example with two dimensions.
然而,我一直在使用这个纯python表单,因为我发现它更加紧凑,与导入无关,而且看起来是等价的:
result =
我在为这个案子做Wiener的攻击\
n = 41812289888807017163984918063150535143241733968369526096686035411100281058895684734892837916893307091448099221185297849468517662339430579635277837641016589091836673752854703947923396020640786536145707
c = 56475415333809633465852243642244346774037239512639869488101987545252505
我正在尝试使用numpy对表示为numpy数组的矩阵执行操作。
我把分数作为这些矩阵中的元素。
看起来一切都很好,直到我试着找到相反的结果。
这会给出一个错误。
这是numpy中的bug吗?
我的意思是,如果numpy允许我们将这样的分数填充矩阵相乘,那么它也应该允许我们找到逆矩阵,对吧?
import numpy as np
from fractions import Fraction as F
c = np.array([[F(2),F(-1), F(-1)],[F(3),F(4), F(-2)],[F(3),F(-2), F(4)]])
c @ c
np.dot(c, c)
np
我想问一些关于特征向量中心性的问题。我必须使用幂迭代来计算特征值。这是我计算特征值的代码:
v=rand(165,1);
for k=1:5
w = data_table*v;
lamda = norm(w);
v = w/lamda;
end
当我得到单个特征值时,我困惑于使用我得到单个特征值来计算特征向量分数。例如,在我计算特征值的代码中,我得到主导特征值= 78.50。有了这个特征值分数,我想要计算特征向量分数。通常,我们总是使用代码来计算特征值和特征向量,例如: U,V= eig(data_matrix);但是,该代
我使用NumPy和分数模块来寻找给定方程组的答案。但是我想把所有的答案都转化成整数,用最高分母除以。当我甚至不知道这些值的时候,我该怎么做呢?
import numpy
from fractions import Fraction
a=[[3,4,1],
[2,3,0],
[4,3,-1]]
b=[[1],
[0],
[-2]]
values=numpy.linalg.solve(a, b)
for i in range(len(values)):
num=values[i][0]
fractional_value=Fraction(num).
下面是我的代码:
import numpy as np
import random
class Network:
#layers, biases, weights
def __init__(self, size):
self.nr_layers = len(size)
self.size = size
self.bias = [np.random.rand(y, 1) for y in size[1:]]
self.weights = [np.random.randn(x, y) for x, y in zip(
我看到了一个关于欧拉猜想的反例的。我决定自己试试蛮力计算。
我的代码是
import numpy as np
fifths1 = np.arange(1,151)
fifths = fifths1**5
for x in fifths1:
for y in fifths1:
for z in fifths1:
for w in fifths1:
lambdas=[x,y,z,w]
if sum(np.array(lambdas)**5) in fifths: