Python Numpy数组(错误)自动舍入
Python Numpy数组自动舍入是指在使用Numpy库中的数组进行数值计算时，由于浮点数运算的精度限制，可能会出现结果不精确的情况。为了解决这个问题，Numpy提供了自动舍入功能，可以对数组中的元素进行四舍五入、向上取整或向下取整等操作。
具体而言，Numpy提供了以下几个与自动舍入相关的函数和方法：
- np.around(arr, decimals)：对数组arr中的元素进行四舍五入，保留decimals位小数。如果decimals为正数，则表示舍入到指定位数；如果decimals为负数，则表示舍入到整数位、十位等位置。
- np.round(arr, decimals)：与np.around()函数类似，也是对数组arr中的元素进行四舍五入，保留decimals位小数。
- np.ceil(arr)：向上取整，即对数组arr中的元素进行向上舍入，得到不小于每个元素的最小整数。
- np.floor(arr)：向下取整，即对数组arr中的元素进行向下舍入，得到不大于每个元素的最大整数。
- np.trunc(arr)：截断函数，即对数组arr中的元素进行截断取整，得到每个元素的整数部分。
这些自动舍入函数和方法可以帮助开发者在使用Numpy数组进行数值计算时，处理数值精度问题，确保计算结果准确。
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我为这个非常简单而愚蠢的问题道歉；然而，为什么这两种情况的精确性会有差异呢？
1)
>> test = numpy.array([0.22])
>> test2 = test[0] * 2
>> test2
0.44
2)
>> test = numpy.array([0.24])
>> test2 = test[0] * 2
>> test2
0.47999999999999998
我在64位linux上使用python2.6.6。提前谢谢你的帮助。
这似乎也适用于python中的列表。
>>> t =
浏览 4提问于2011-03-01得票数 5
我无意中遇到了浮点精度导致的测试失败，并试图理解它。
简而言之：Python3 round返回一个不同的值，这取决于类型是浮点还是numpy.float64，尽管我认为float==double==float64和Python3和NumPy都应该最接近于偶数。
这里的例子是：
npVal = np.float64(435)/100
pyVal = 435/100
print(round(npVal,1)) // 4.4
print(round(pyVal,1)) // 4.3
print(round(np.float64(pyVal),1)) /
浏览 1提问于2018-11-12得票数 5
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以下代码将导致执行print语句：
import numpy as np
import math
foo = np.array([1/math.sqrt(2), 1/math.sqrt(2)], dtype=np.complex_)
total = complex(0, 0)
one = complex(1, 0)
for f in foo:
total = total + pow(np.abs(f), 2)
if(total != one):
print str(total) + " vs " + str(one)
print "
浏览 1提问于2014-08-30得票数 0
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我有一个关于python/numpy执行类型转换的奇怪方式的问题。当我在float32和float64数字之间执行算术运算时，较低的精度被转换为float64，然后执行该操作，结果将为float64。但是当list或numpy数组由float32数字组成时，这种类型转换是以相反的方向执行的，即这次是将float64数字向下转换为float 32数字。
>> a = numpy.float32(10.0)
>> b = numpy.float64(1.0)
>> (a/b).dtype
dtype('float64')
>>
浏览 11提问于2016-12-02得票数 2
我正在用sagemath编写一些python代码。我只想解析一些值来检查它们是否是整数。我是用is_integer()函数来做的。但是，只有一些数字被匹配为整数。
我有这个数组：
[[ 1.26975000e+03 7.02493619e-14 -1.65645275e-13 5.00000000e+00
2.50000000e+00 3.54050123e-13 -2.91373674e+00 1.06841761e+00]
[ -5.00000000e+00 9.49393038e-01 5.00000000e+00 -5.00000000e+00
浏览 0提问于2019-05-25得票数 1
我有两台电脑，分别安装了Python2.7.2(基于win32的MSCv.150032位(英特尔))和numpy 1.6.1。但
numpy.mean(data)
返回
1.13595094681 on my old computer
和
1.13595104218 on my new computer
哪里
Data = [ 0.20227873 -0.02738848 0.59413314 0.88547146 1.26513398 1.21090782
1.62445402 1.80423951 1.58545554 1.26801944 1.22551131 1.1
浏览 3提问于2012-11-17得票数 5
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我认为在arange中，第二个参数永远不会包含在列表中，但看看Python 2.7.3中会发生什么。
>>> import numpy
>>> numpy.arange(0.2,0.9,0.1)
array([ 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8])
>>> numpy.arange(0.2,0.7,0.1)
array([ 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6])
>>> numpy.arange(0.2,0.6,0.1)
array([ 0.2, 0.3,
浏览 0提问于2014-01-24得票数 2
1回答
我是Python的新手。
我想借助傅立叶变换来定义文本旋转。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot
img = cv2.imread ('Text_rot.bmp', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
afterFourier = np.log (np.abs(np.fft.fft2 (img)))
ret1, th1 = cv2.threshold (afterFourier, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
但此代码失败，并显示以下错
浏览 0提问于2014-05-10得票数 6
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当面对x.5数字时，Python的round()似乎总是聚集在一起：
print round(1.5),round(2.5),round(3.5),round(4.5)
>>> 2.0 3.0 4.0 5.0
但numpy.round()似乎不一致：
import numpy as np
print np.round(1.5),np.round(2.5),np.round(3.5),np.round(4.5)
>>> 2.0 2.0 4.0 4.0
这可能会在某些情况下引入错误。这是窃听器还是我漏掉了什么？
浏览 1提问于2017-07-10得票数 3
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我有以下代码来自于书python for finance。但是numpy的循环函数导致了一个错误，比如“返回圆(小数，输出) TypeError:循环()最多取2个参数(3个给定)”。
有人知道我做错了什么吗？
import numpy as np
import pandas as pd
import pandas.io.data as web
sp500 = web.DataReader('^GSPC', data_source='yahoo',
start='1/1/2000', en
浏览 1提问于2016-04-03得票数 4
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我正试图在Python中将浮动的范围转换为字符串。当我试图将numpy浮点数转换成字符串时，我得到了一些冗余的0，然后是一些浮点数的小数位随机数。如果转换为字符串，则返回0.15000000000000002而不是0.15。
任何帮助都是非常感谢的。
代码
import numpy as np
x = np.arange(0.05, 0.5, .05)
print(x)
for y in x:
print(str(y))
输出
#print(x)
[0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45]
#print(str(y))
0.05
0.
浏览 5提问于2022-05-24得票数 1
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让我们来看看这个令人震惊的回合声明：
>>> round(2.675, 2)
2.67
我知道为什么圆“失败”；这是因为二进制表示的2.675：
>>> import decimal
>>> decimal.Decimal(2.675)
Decimal('2.67499999999999982236431605997495353221893310546875')
我不明白的是：为什么NumPy不失败
>>> import numpy
>>> numpy.round(2.675, 2)
2.
浏览 0提问于2013-12-04得票数 10
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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
浏览 0提问于2018-08-29得票数 3
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2回答
计数器循环的奇怪Python输出
、、、、
import numpy as np
from numpy.random import randn
N = 100000
counter = 0
for i in randn(N):
if i < 1 and i > -1:
counter = counter + 1
counter/N
代码导致每次输出为零。
我把100000改为100000.0，它给了我68%，但告诉我如下：
anaconda/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/main.py:5: Vis
浏览 8提问于2016-08-31得票数 0
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我正在做一些关于厄米特矩阵的工作。最初的工作是用matlab完成的，但现在我正在用python做一些后续工作。我在python中使用numpy，但我得到了python中报告的特征值和MatLab中的特征值之间的描述，有人能告诉我这里出了什么问题吗？
我有更多关于这个问题的例子，但我有一个简单的例子：
import numpy as np
mat = [[-1,1,-1],[1,-1,1],[-1,1,1]]
w,v = np.linalg.eig(mat)
给出
w = array([ -2.56155281e+00, 2.01878445e-16, 1.56155281e+00])
浏览 0提问于2016-02-05得票数 1
阅读TensorFlow文档：
import numpy as np
ndarray = np.ones([3, 3])
print("TensorFlow operations convert numpy arrays to Tensors automatically")
tensor = tf.multiply(ndarray, 42)
print(tensor)
print("And NumPy operations convert Tensors to numpy arrays automatically")
print(np.add(tenso
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
据我所知，2.675和numpy.float64(2.675)都是同一个数字。然而，round(2.675，2)给出2.67，而round(np.float64(2.675)，2)给出2.68.这一切为什么要发生？ import numpy as np
from decimal import Decimal
x = 2.675
np_x = np.float64(x)
type(x) # float
Decimal(x) # Decimal('2.67499999999999982236431605997495353221893310546875')
Decimal(
浏览 17提问于2019-05-06得票数 8
1回答
使用numpy的arange
In [22]: np.arange(0.95,0.98,0.01)
Out[22]: array([ 0.95, 0.96, 0.97, 0.98])
正如我所料。但是，当我这样做时
In [23]: np.arange(0.9,1.2,0.1)
Out[23]: array([ 0.9, 1. , 1.1])
我想它必须做到：
Out[23]: array([ 0.9, 1. , 1.1, 1.2])
有人能给我解释一下原因吗？
信息: Python 2.7.3 (默认，Apr 10 2013，05:13:16)和Numpy 1.7.1
浏览 0提问于2013-07-09得票数 2
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首先，我知道关于它有许多类似的主题问题，但经过一天的搜索、阅读和测试，我无法找到解决方案。
我有一个python函数，它计算numpy ndarray (m )的成对相关性。我本来是纯粹在numpy中这样做的，但函数也计算了倒数对(即，除了计算矩阵A和B行之间的相关外，它还计算了行B和A之间的相关性。)因此，我采取了一种稍微不同的方法，对于大m的矩阵，速度大约是它的两倍(对于我的问题，实际的大小是m~ 8000)。
这是伟大的，但仍然有点缓慢，因为将有许多这样的矩阵，而做这些都需要很长的时间。所以我开始研究cython，以此来加快速度。我从我所读到的资料中了解到，cython并不能真正加快nu
浏览 4提问于2014-02-09得票数 10
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与此相关的问题：
我有以下函数，它使用Numpy实现Matlab的正交.m。我有一个docstring测试，它依赖于使用np.array2string的suppress_small=True，这将使小值变为零。然而，有时它们是正零，有时是负零，这取决于答案是1e-16还是-1e-17或类似的。所发生的情况是基于SVD分解的，根据使用哪种基本线性代数求解器(BLAS、Lapack等)，不同平台或不同Python版本的情况可能有所不同。
设计docstring测试以解决这个问题的最佳方法是什么？
在最终的博士考试中，有时Q0，1项是-0。有时候是0。
import doctest
import n
浏览 2提问于2021-02-19得票数 3
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我正在用Python 2.7编写一个简单的代码，将我拥有的两个非常长的文件更改为文本文件，这样我就可以在文本阅读器中滚动它们。
但是，我发现文件中的numpy.array有很长的浮动时间，以不必要的科学符号结尾。我尝试使用numpy.around或numpy.round将其更改为小数点后只有两位，但没有任何改变。这是我的代码：
import h5py
import sys
from Tkinter import Tk
from tkFileDialog import askopenfilename
import numpy as np
sys.stdout.write( 'Pleas
浏览 2提问于2015-10-03得票数 2
我正在使用Python3.5并尝试安装NumPy，但是当我尝试从命令提示符使用以下命令进行安装时: pip install numpy
我得到了一大堆错误。不过，主要错误似乎在结尾: error: Unable to find vcvarsall.bat
我还尝试从下载numpy二进制文件，并使用以下命令进行安装: pip install numpy-1.10.4+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
但是我得到一个错误，说: numpy-1.10.4+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl在这个平台上不是一个支持的轮子。
然后我在中找到了一个numpy-
浏览 0提问于2016-03-07得票数 6
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1回答
在我的代码中，我有一个2D numpy.ndarray，其中填充了_numpy.str__值。我试图使用select方法将值"null“更改为"nan”。问题是这个方法会引发一个FutureWarning。
我读过。根据这里的建议，我试图不将Python字符串与Numpy字符串进行比较，而是在开始时将Python字符串转换为Numpy字符串。很明显这没什么用，我在找你的建议。
我想避免关闭警告(因为它在链接中)。在我看来，这是一种非常肮脏的做法。
我的代码片段：
import pandas_datareader as pd
import numpy as np
import d
浏览 2提问于2019-07-18得票数 0
1回答
假设python和numpy的版本在两台机器上是相同的，那么numpy.random在不同的体系结构上产生相同的随机数(给定一个特定的种子)吗？
在广泛的python/库版本中，是否有任何与机器无关的好选项？
浏览 0提问于2017-03-10得票数 4
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密码
import numpy as np
a = 5.92270987499999979065
print(round(a, 8))
print(round(np.float64(a), 8))
给出
5.92270987
5.92270988
知道为什么吗？
没有发现任何相关的资料来源。
更新：
我知道，处理这个问题的正确方法是以这样一种方式构建程序，即这种差异是不相关的。而我就是这样。我是在回归测试中偶然发现的。
Update2:
关于@VikasDamodar的评论。人们不应该信任repr()函数：
>>> np.float64(5.92270987499999979
浏览 0提问于2018-02-06得票数 8
1回答
不指定最小和最大值的随机二维数组
、、、、
在Python语言中，有没有一种方法可以在不指定低位或高位的情况下，使用带有随机整数条目的numpy生成2d数组？
我尝试过mat = np.random.randint(size=(3, 4))，但它不起作用。
浏览 0提问于2021-02-20得票数 1
我正在将NumPy数组从浮点dtype转换为整数dtype。在此过程中，我希望将高于dtype允许的最大值的值转换为该最大值。但由于某种原因，这将失败，并且转换返回最小值。下面是要再现的代码(Python3，Numpy 1.22.2)，仅以numpy.inf为例
float_array = numpy.array([[1, +numpy.inf], [2,2]])
dtype = numpy.dtype(numpy.int64)
cut_array = numpy.nan_to_num(float_array, posinf=numpy.iinfo(dtype).max)
int_array
浏览 3提问于2022-04-12得票数 0
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我有一个np数组，为了机器精度，它的元素是分数形式的。我想应用像高斯消元法这样的线性代数程序。下面是我到目前为止的Cython代码(请注意，它只显示了获取上三角形形式的步骤，但实际上并没有引用它)。
Python中生成的数据：
size = 5
foo = np.array([[Fc(v).limit_denominator(100) for v in r]
for r in np.random.randn(size, size)])
identity = np.array([[Fc(v) for v in r] for r in np.identity(len
浏览 0提问于2017-06-16得票数 0
1回答
我有一组数字作为整数和浮点，我想从它们中画出一个直方图。为此，我使用以下代码：
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import array
gn=array([1,2,3,728,625,0,736,5243,9.0])
plt.hist(gn)
plt.show()
但是，我最终得到了以下错误：
plt.hist(a)
File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/pyplot.py", line 2827, in hist
stacked=stacked,
浏览 3提问于2015-08-27得票数 3
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我试图通过水平连接4列中的数据来创建数组，如下所示：
col1=numpy.arange(191.25,196.275,.001)[:, numpy.newaxis]
nrows=col1.shape[0]
col2=numpy.zeros((nrows,1),dtype=numpy.int)
col3=numpy.zeros((nrows,1),dtype=numpy.int)
col4=numpy.ones((nrows,1),dtype=numpy.int)
a=numpy.hstack((col1,col2,col3,col4))
然后将其转换为字符串：
a_str = '
浏览 4提问于2015-12-21得票数 0
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我已经用Fortran做了很长一段时间的计算物理相关工作，最近我开始学习和玩Python。我知道，作为一种解释语言，Python通常比Fortran慢，主要用于CPU密集型的计算工作。但是，我认为使用numpy可以显着地提高像排序这样的简单任务的性能。
因此，我的测试用例是对一个数组/包含随机浮动的10,000大小的列表进行排序，使用气泡排序(只是一个包含许多数组操作的测试用例，因此不需要评论算法本身的性能)。我的计时结果如下(所有函数都使用相同的算法)：
Python3 (使用numpy数组，但我自己的函数而不是numpy.sort)：33.115 s
Python3 (使用列表)：9.92
浏览 2提问于2019-11-18得票数 5
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Ubuntu14.04.01LTS上的Python3.4.0 默认情况下。我们可以在终点站‘`python3 3上输入。
我想为Python3.4.0使用Numpy。我运行import numpy but I had anImportError.，所以我通过运行sudo适合-获取安装python3`. Then I typed on Terminal:python 3‘。那就进口numpy。我发现了一个错误：
>>> import numpy
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>",
浏览 0提问于2015-02-22得票数 4
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我正在尝试使用ScriptEngine在Java中编写Python脚本。但是当我导入tflearn模块时，它给出了以下错误。
javax.script.ScriptException: ImportError:
Importing the multiarray numpy extension module failed. Most
likely you are trying to import a failed build of numpy.
If you're working with a numpy git repo, try `git clean -xdf` (removes
浏览 8提问于2017-10-30得票数 2
1回答
我在用：
Python 3.5.4
Numpy 1.16.2
鉴于这一守则：
import numpy as np
num = 3
a = np.asmatrix(np.eye(num, num))
b = np.asmatrix(range(0, num))
print(a[b].transpose())
我得到了结果：
[[1.00000000e+000 0.00000000e+000 0.00000000e+000]
[1.77658241e-307 0.00000000e+000 0.00000000e+000]
[3.47328271e-310 0.0000000
浏览 0提问于2019-04-18得票数 0
1回答
对于，我是NumPy新手，我想知道下面的工作流是否可行。
在NumPy中预先分配数组
将这个数组传递给一个C扩展
修改C中的数组数据
使用标准NumPy函数在Python中使用更新的数组
特别是，我想这样做，同时确保在任何步骤中我都要使数据的零新副本。
我熟悉C端的样板，如PyModuleDef、PyMethodDef和PyObject*参数，但我看到的许多示例涉及对C数组的强制，据我所知，这涉及复制和/或转换。我也意识到Cython，虽然我不知道它是否做类似的强制或复制引擎盖下。我特别感兴趣的是用数字在ndarray上进行简单的索引、获取和设置操作(例如。( int3
浏览 2提问于2021-12-21得票数 0
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1回答
我对标题中提到的所有东西都比较陌生，所以请原谅我。
因为CUDA内核是用C编写的，所以我不能用python的方式来看待它。
由于文档非常有限，对于初学者来说也太复杂了，我想问一下pyCuda实际上如何转换python(或numpy)数组，以便在C.中使用
例如，字符串"stuff“是C中的一个字符数组，但在python中是一个不可变的字符串。然而，我可以做以下几点：
stuff = "stuff"
d_stuff = cuda.mem_alloc(len(stuff))
cuda.memcpy_htod(d_stuff, stuff)
在CUDA内核中，现在我可以使用它
浏览 2提问于2017-12-30得票数 1
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我试图从Python调用一个C++ .dll并返回一个numpy数组。我在用
Anaconda 2.7 x64
2013更新5
为lib64-msvc-12.0预先构建的boost 1.63.0
我成功地编译了这个简单的示例frome并在中运行它：
#include "stdafx.h"
#define BOOST_PYTHON_STATIC_LIB
#include <boost/python.hpp>
char const* greet()
{
return "hello, world";
}
BOOST_PYTH
浏览 2提问于2017-03-20得票数 1
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当我使用numpy arange函数构建numpy数组时，使用shape检查时大小不正确。例如，如果我构建一个数组: np.arange(-5,6,1 )，形状是(11，)。然而，当我构建array:np.arange(-0.001,0.0011,0.0001)时，形状是(22，) 使用np.array.shape查找形状
浏览 16提问于2020-01-11得票数 1
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如果我取epsilon为最小的正非零浮点数(无论是16、32还是64位)，并将epsilon乘以相同大小的非零浮点值：
是否保证与原始值相同的符号的非零结果？或者我是否要冒舍入错误(零，或切换符号)的风险？
环境: Python/Numpy
浏览 2提问于2017-06-05得票数 5
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我发现这种奇怪的行为是使用python和numpy的：
print('%10.3f' %0.4975)
返回0.497，同时
numpy.round(0.4975,3)
按预期返回0.498。对于其他类似的数字，我总是得到print语句来传递正确的舍入值(例如: 0.5975 -> 0.598)。为什么会这样呢？我在windows 7上使用python3.4和numpy 1.9.2。
浏览 8提问于2016-07-17得票数 1
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我是python的初学者。我正在尝试修改一个numpy数组，但是不知何故它没有被修改。这是我的程序
def test_numpy(x):
count = 0
for i in x:
i-=np.max(i)
i=(np.exp(i)/np.sum(np.exp(i)))
print "The value of i is "
print i
x[count] = i
count+=1
print "the value of x is "
浏览 66提问于2018-12-16得票数 0
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我试图在特定的时间框架内计算股票价格发展的线性回归。在添加stats.linregress()函数之前，代码运行良好；给出了以下错误：
回溯(最近一次调用)：
文件"C:/.../PycharmProjects/Portfolio_Algorithm/Main.py"，第3行，在
from scipy import stats
文件"C:...\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\scipy__init__.py"，第61行，在
from numpy import show_config as show_numpy_co
浏览 0提问于2016-12-05得票数 0
我经常需要输入大整数来索引和创建numpy数组，例如3500000或250000。通常，我会使用科学符号3.5e6或.25e6之类的方式输入这些内容。这样做更快，也更不可能出现错误。
不幸的是，python需要整数数据类型来进行索引。显而易见的解决方案是转换数据类型。因此，[5e5:1e6]变成了[int(5e5):int(1e6)]，但是这降低了可读性，并且要输入的时间要长一些。更不用说，在索引操作在list或numpy.ndarray上失败之前，很容易忘记索引的数据类型。
是否有一种让numpy或python将大浮点数解释为整数的方法，还是在python中创建大整数的简单方法？
浏览 1提问于2017-10-31得票数 1
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我有一些python代码，它使用numpy，并且已经成功运行了一年或更长时间。上周我突然发现了以下错误：
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.py:2507: VisibleDeprecationWarning: `rank` is deprecated; use the `ndim` attribute or function instead. To find the rank of a matrix see `numpy.linalg.matrix_rank`.
VisibleDeprecation
浏览 1提问于2015-04-20得票数 8
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我想要- 1,1.02,1.04,1.06,1.08等等.所以在python中使用了numpy：
y = [x for x in numpy.arange(1,2,0.02)]
我得到了价值-
1.0,
1.02,
1.04,
1.0600000000000001,
1.0800000000000001,
我有三个问题：
我如何准确地得到值1,1.02,1.04,1.06,1.08等.
为什么1.02和1.04的值是正确的，而1.06000000000000000001的值是不正确的，
当我们不能信任那些可以运行数千行代码的程序中的这些基本操作时，我们的程序会有多大的可靠性？我们如
浏览 0提问于2016-04-03得票数 1
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好了，我是Python新手，我运行了以下命令
sudo easy_install pip
sudo pip install numpy
然后，我输入python，然后输入import numpy，得到错误ImportError: No module named numpy
我错过了什么吗？我需要向sys.path添加一些东西吗？
浏览 2提问于2013-05-01得票数 2
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我在控制台中得到了关于python的警告，我没有找到任何解决方案，因为these.We不想抑制警告。另外，我们有一个很大的代码库setup.how来知道哪个代码块是导致这个错误的原因，因为警告不要给出代码行号。由于以前版本的python和numpy，我正在使用下面版本的python和numpy.Is。
Python版本- 3.6.8 Numpy版本- 1.19.5 matplotlib版本是3.3.4熊猫版本是1.1.5
警告：
/python3.6/site-packages/matplotlib/cbook/init.py:1402: FutureWarning:不再支持多维索引(例如ob
浏览 0提问于2021-10-20得票数 1
作为我们开发的一部分，我们使用Python 3.8 (使用NumPy 1.19)开发算法。然后我们使用neon NE10库在C中实现它。在一个阶段中，我们使用内置的IFFT函数计算傅立叶逆变换。当我们比较neon (NE10) (最新版本) IFFT和Python的NumPy 1.19 IFFT时，我们得到了不同的结果(它们差别不大，但差别远远大于数值精度，请参见下面的输出)。
Python代码：
import numpy as np
NFFT = 4096
FREQUENCY_BINS = 2049
NUMBER_OF_OUTPUTS = 4
in02_IFFT = np.zeros((
浏览 5提问于2020-11-05得票数 1
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我正在尝试找到曲线$ y= x^2+3x+2 $和$ y=x^2+2x+1$之间的交点。为此，我编写了以下python程序：
from numpy import *
import numpy as np
for x in np.arange(-100, 100, 0.0001):
y_1=x**2+3*x+2
y_2=x**2+2*x+1
if round(y_1, 5)==round(y_2,5):
print x
print 'end'
控制台显示：
-0.999999996714
end
我有三个问题。
1)为什么必须在for语句中
浏览 1提问于2016-09-20得票数 1
我是Swift的新手，研究它的数据科学能力。
我创建了一个简单的.playground文件，并决定从python导入一个numpy模块：
import Python
let np = Python.import("numpy")
但是，我一直收到以下错误：
Playground execution failed:
error: hellow_world.playground:5:10: error: module 'Python' has no member named 'import'
如果我在命令行中运行它，也会发生同样的情况。具有nump
浏览 3提问于2018-07-31得票数 2
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