我正在处理一个问题,我希望有一个二进制变量Z,它是A的错误分类或度量不当的代理,只用于Y的某个级别。set.seed(76)#generate correctly classified treatment A#generate Y conditional on Ay <- 1*(runif(n)<=pry)
然后生成Z,这是A的一个错误分类版本(在下面的示例中,Z捕获了80%的真
我正试图通过矢量化来使这段代码运行得更快,因为我相信python中的循环是缓慢的。我不完全理解矢量化,所以for循环中的切片给我带来了麻烦。self.gy = numpy.array([[1, 2, 1], [0, 0,vector for each pixel in the image
Returns: vec
我有这样的功能 s = np.mean(dat) N = dat.size return 1 / v / (N - k) * sumautocorrOfTimeSeries = [auto_correlation(time_series,k) for k in range(50001)]ValueError: shapes (4999,)