为此,我用jax.numpy (jnp)等效方法对代码进行了修改(由于JAX的经验有限,将与NumPy相关的代码替换为等效的jnp代码并不像我想象的那么容易,而且可能会写得更好)。import numpy as npimport jax
from jax import numpy as jnp@jax.jit,但它显示了错误:
期权的价格可能没有封闭形式/分析形式,尽管为了简单起见,我在这里使用了一些封闭形式。在现实中,价格可以用蒙特卡罗模拟来计算。重点是,我需要一种“NumPy友好”的方法来计算这些函数的一阶导数。我在这里使用的库是JAX,它似乎与'numpy‘有一些问题,因为错误消息如下:
The numpy.ndarray conversion method __array__() was called onThis error can occur
我试图执行交叉验证的数据集使用普通最小二乘回归从科学工具作为估计。这是我的代码:import numpy as np
Y_digitsTypeError: only integer arrays with one element can be converted to an index**
这应该是指我的x值,它是0和1s的列表-每个列表代表一个使用编辑2对不起,我尝试了另一种方法,并错误地将
我目前正试图通过传递X和Y数据并接收这个错误setting an array element with a sequence.来调用我的模型的train()函数 我尝试创建假数据并传递它,它工作得很好假数据: X = [[1,2,3], [2,1,3]]knn_model.train(X,Y) 但在传递真实数据时,我得到了错误。实际数据是从图像中提取的像素值。我得到了与上面的假数据相同的数据结构,但由于某种原因,我得到了错误。 数据是通过实例化变量images = [],然后附加每个图像的每个像素数组