我正在搜索100d空间中的最小值。我使用的是skopt (python3.6)中的gp_minimize。
space = [(0., 1.) for _ in range(100)]
res = gp_minimize(f, space)
但是,我也有一个约束,即每个后续维度中的值不大于先前维度中的值。例如,对于5d的情况,点1,0.9,0.9,0.8,0.7是ok,而点1,0.3,0.5,0.4,0.2不是。
如何使用skopt添加此约束?
我有两个数组,我想根据另一个数组的值选择其中一个数组的一部分。我知道如何在几行代码中做到这一点,但我想知道是否有更好的方法,在一行代码中。这就是我做它的方式,这是漫长而丑陋的。
lower = some_value; upper = another_value
a = [some numpy array]; b = [another numpy array]
b_select = []
for i in range(len(a)):
if a[i] < lower or a[i] > upper:
b_select.append(b[i])
所以基本上我的问
我试着在python中编写一段代码,打印一个数字的所有除数,包括它本身。它不能正常工作,有人知道为什么吗?
def divisors(num):
for x in range (1, num):
if (num % x) == 0:
print(x)
print("Divisors of 6 are")
print(divisors(6))
对于R中的cma_es,python中的等价函数是什么,我们有par,函数,R的变量的下界和上界?
对于python,我们有
es = CMAEvolutionStrategy(x0,sigma0).optimize(objective_fct),它没有上下界。有没有什么办法可以让我在python中定义变量的上下限?
所以我有一个α向量,一个β向量,当所有估计值的总和(α的1 to N和β的1 to N)等于60时,我试图找到一个θ:
def CalcTheta(grensscore, alpha, beta):
theta = 0.0001
estimate = [grensscore-1]
while(sum(estimate) < grensscore):
theta += 0.00001
for x in range(len(beta)):
if x == 0:
estim
我想在Python中执行以下操作:
for index, value in enumerate(MyFunction()):
logger.debug('Processing step %d of %d' % (index, len(MyFunction())
但这要求我在每次迭代时调用MyFunction(),这是我不想要的。所以我当然可以
mylist = MyFunction()
for index, value in enumerate(mylist):
logger.debug('Processing step %d of %d' % (ind
在Excel中,我试图检查某个数字是否在某个范围内,而不需要输入两次该数字。为什么?因为我正在检查的数字是一个非常大的公式的一部分,我试图避免输入两次。可以使用辅助细胞,但如果可能的话,我正在努力避免。
除了不输入两次{very long expression}之外,是否有一种方法可以有效地完成下面所示的公式?
= AND({very long expression}<{upper bound},{very long expression}>{lower bound})
注意事项
我在这里回答我自己的问题,但我想知道是否还有其他人有更好的解决方案,或者是否只有一个内置的Excel函
对于我的脚本类,我们必须做一个更高/更低的游戏。到目前为止,这是我的代码:
import random
seedVal = int(input("What seed should be used? "))
random.seed(seedVal)
lower = int(input("What is the lower bound? "))
upper = int(input("What is the upper bound? "))
number = random.randint(lower, upper)
while (True):
因此,我试图模拟NBA彩票,当我创建一个球队数组,并试图在for循环中为每个球队分配其组合时,我在下面的代码行中得到了一个pop索引越界错误:
combos.append(self.combinations.pop(randint(0,len(self.combinations))))
但是,如果我只是给一个团队项目分配它的组合,就不会发生错误。当我试图迭代地分配它的组合时,出现了这个错误。
from Team import *
from LotteryMachine import *
"""Main class"""
lotteryMachi
我试图在C++中执行模式匹配,其中格式是.
###.######## (example input would be 135.123551235)
我尝试过以下模式,但它与我输入的数据不匹配.
// get the points entered
getline(cin, x1ANDy1);
regex r("([0-9]+)\.([0-9]+)", regex_constants::basic);
if (regex_match(x1ANDy1, r))
{
cout << "Data has been entered
我想floodFill一个特定的区域“在左边的矩形”图片张贴在下面。为了floodFill该区域,我在该矩形内指定了一个点,以了解像素的值如下:
Log.D(TAG, "", "PixVal: "+gsMat.get(100, 240)[0]);//at that position the pixVal is 91 up ok
Log.D(TAG, "", "PixVal: "+gsMat.get(250, 60)[0]);//at that position the pixVal is 217 l ??peobl
因此,我一直试图在Python3.5项目中使用openpyxl来生成一个excel文件,其中最上面的行(B1到M1)是月份,列(A2到list的长度)是列表中的项。现在,我可以让最上面的行很好地工作了,使用如下:
for row in ws1.iter_rows('B1:M1'):
counter=0
for cell in row:
cell.value = months[counter]
counter=counter+1
但是,我不能使用相同的方法填充该列。我试过:
for row in range(2, 1 + len(first
我正在尝试将这个c#类转换为安卓的kotlin类:
public class ChildItemCollection<P, T, C> : ICollection<T>
where P : class
where T : ChildItem<P>
where C : class, ICollection<T>
{
private P _parent;
private C _collection;
public ChildItemCollection(P parent, C collection)
我发现了以下算法,给定数组的长度n和要选择的索引的k数,生成k索引的所有可能组合。我已在此实施:
def combinations(n, k):
combinations = []
combination = [None]*k
for i in range(k):
combination[i] = i
while combination[k - 1] < n:
combinations.append(combination.copy())
t = k - 1
while t != 0 a
我刚刚开始学习python,我正在处理片(:)操作符和字符串。由于某种原因,如果我指定了一个无效的索引,后面跟着slice操作符,它不会给出“超出范围”的错误。
>>> s='Hello'
>>> print s[5]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: string index out of range
>>> print s[5:]
//Prints
有一个常见的HW问题是使用python列出所有质数,使用SO和其他网站已经找到了使用for循环的解决方案,类似于下面的循环: def count_primes(num):
primes = []
for y in range (2, num):
for z in range(2, y):
if y % z == 0:
break
else:
primes.append(y)
return primes 当我打印z,y的第一个实例时,我得到以下结果: (2,3) 我的问题是,为什么第一个y= 3? 给定范围是(2,num)
由于python中没有直接的离散分布拟合包,所以我尝试使用statsmodels.base.model.GenericLikelihoodModel来拟合二项分布。然而,在某些情况下,例如n=5、p=0.5,除了点估计外,估计摘要中的每一项都是nan。
如果我把n从5改为10,那么一切都很好。
我的密码是:
import numpy as np
from statsmodels.base.model import GenericLikelihoodModel
from scipy.stats import binom
class Binom(GenericLikelihoodModel):