我知道most_similar方法在输入先前添加的字符串时工作,但是如何反向搜索某个单词的numpy数组?
modelw2v = KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz',binary=True)
differenceArr = modelw2v["King"] - modelw2v["Queen"]
# This line does not work
modelw2v.most_similar(differenceArr)
我试图用QR方法求矩阵A的特征向量。找到了对应于最大特征值的特征值和特征向量。如何在不使用numpy.linalg.eig的情况下找到其余的特征向量?
import numpy as np
A = np.array([
[1, 0.3],
[0.45, 1.2]
])
def eig_evec_decomp(A, max_iter=100):
A_k = A
Q_k = np.eye(A.shape[1])
for k in range(max_iter):
Q, R = np.linalg.qr(A_k)
我正在构建一个函数来计算给定组件/子系统的可靠性。为此,我用脚本编写了以下内容:
import math as m
import numpy as np
def Reliability (MTBF,time):
failure_param = pow(MTBF,-1)
R = m.exp(-failure_param*time)
return R
该函数对于我在函数中调用的任何时间值都很好。现在我想调用函数来计算给定数组的可靠性,比如np.linspace(0,24,25).但是,我得到了诸如"Type :只有length-1数组可以转换为Python标量“之类的错误。
我想要计算以下内容: ? 但是我不知道如何在python中做到这一点,我不想手动实现,而是使用一个预定义的函数,例如numpy中的函数。 但是numpy似乎忽略了x.T应该被转置。 代码: import numpy as np
x = np.array([1, 5])
print(np.dot(x, x.T)) # = 26, This is not the matrix it should be!
我正在寻找简单的稀疏向量实现,可以映射到内存中,类似于numpy.memmap。
不幸的是,numpy实现只处理全向量。示例用法:
vec = SparseVector('/tmp/file.dat') # SparseVector is the class I'm looking for
vec[10] = 10
vec[50] = 21
for key in vec:
print vec[key] # 10, 21
我创建了表示稀疏矩阵的scipy类,但是2维使用起来很笨拙,因为我需要制作只有一行的矩阵,然后使用vec[0,i]。
有什么建议吗?
using PyPlot
n = 50
u = range(0,stop=2*π,length=n);
v = range(0,stop=π,length=n);
x = cos.(u) * sin.(v)';
y = sin.(u) * sin.(v)';
z = ones(n) * cos.(v)';
scatter3D(vec(x),vec(y),vec(z);c="red",s=1)
但是,如果我把vec(x),vec(y),vec(z)乘以rand(),
我仍然得到了相同的图形,唯一的区别是轴发生了变化,换句话说,球体被“挤压”了
对于numpy,我可以这样做一个简单的矩阵乘法:
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是,这不适用于PyTorch:
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误:
RuntimeError:一维张量,但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法?
我试图对我的代码进行矢量化/广播(不确定它的正式名称是什么),以便让它更快,但我不能完全理解它。我认为我应该使用的是numpy.cumsum (带有axis=0),但我不知道如何(快速)在正确的数组中使用它。
对于这段代码,我想要的基本上是l1的绝对和,用于将l2中的每个元素与l1中的所有数字相加。所以这给出的不是一个答案,而是len(l2)数量的答案。下面的(非矢量化)代码给出了正确的输出。
# l1 and l2 are numpy arrays
for i in l2:
l1 += i
answer = numpy.sum(numpy.ab
我使用来自sklearn.decomposition的主成分分析来减少数据维数。
pca = PCA(n_components=pca_components, whiten=True, svd_solver='full')
y = pca.fit_transform(x)
numpy数组形状为(512,48),dtype为float64。数组中的最小值为0.0,最大值为1.7976931348623157e+308。数组不包含infs或NaNs,但我得到了一个错误。
ValueError: array must not contain infs or NaNs
我想用一些特征来训练朴素贝叶斯分类器来分类'A‘或’非A‘。
我有三种不同的值类型: 1) total_length -在正整数中,2)元音比-在十进制/分数3) twoLetters_lastName -一个包含多个双字母字符串的数组。
# coding=utf-8
from nltk.corpus import names
import nltk
import random
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
from sklearn.naive_bayes impo
具体地说:
如何将numpy.ndarray作为函数提供输出数据类型和
如何使用cimport numpy而不是import numpy来创建一个没有Python开销的数组?
如果从行numpy.ndarray中删除cdef numpy.ndarray array(int start, int end):,下面的代码就能工作。根据注释,它仍然有大量的Python开销(不包括range(start, end)初始化C++向量)。
%%cython -a
# distutils: language = c++
import numpy
from libcpp.vector cim