目前我有两个numpy数组:大小相同的x和y。
我想写一个函数(可能调用numpy/scipy...函数(如果存在):
def derivative(x, y, n = 1):
# something
return result
其中result是一个与x大小相同的数值数组,其中包含y的n-th导数相对于x的值(我希望使用y的多个值来计算导数,以避免不平滑的结果)。
我正在将代码库从Python2升级到Python3。
Python3代码中的测试用例失败,因为set()函数生成的顺序与Python2不同。
例如:
# Here in Python 2.7 the PYTHONHASHSEED is disabled.
list = {"it","is","rishabh","Mishra"}
# Below, in Python 3
list = {"rishabh","it","is","mishra"}
我希望顺序与Pyth
我想使用数组及其一阶导数(diff)作为训练的特征。由于diff数组的大小较小,所以我想填充它,以便在堆叠它们并将它们用作功能时不会出现大小问题。
如果我用0填充diff(数组),我应该如何对齐它们?我把0放在结果diff(数组)的开头还是结尾?将数组与其派生数对齐的正确方法是什么?例如在python中:
a = [1,32,43,54]
b = np.diff(np.array(a))
np.insert(b, -1, 0) # at the end?
np.insert(b, 0, 0) # or at the beginning?
我有三角桌
# Load the data from its source.
df = spark.read.load("/databricks-datasets/learning-spark-v2/people/people-10m.delta")
# Write the data to a table.
table_name = "people_10m"
df.write.saveAsTable(table_name)
现在,我要添加一个模式更改,可能是单个列,可能是几个列,可能是嵌套数组。我无法预测代码执行过程中会出现什么情况。
我使用python的se
换句话说,具有可变大小的移动窗口的线性回归。在python代码中:
def derivative_convolution(aSignal, iWindowSize):
"""
derivative of a signal by window size using kernel operator
"""
import numpy as np
aKernel = #???
return np.convolve(aSignal, aKernel, 'same')
其中aKernel是我
我们有一个用户想要用基于梯度的方法来解决具有中间离散变量的优化问题。他们撞上了。我知道我们可以将问题重组为不使用离散变量,但如果离散变量不变,我是否也可以将此错误视为警告呢?或者,是否有一个根本的原因,使衍生产品不能正确传播。要明确的是,我们在模型级别使用approx_totals。
下面是一个很小的测试案例,展示了这一点:
import openmdao.api as om
import numpy as np
class DiscreteComp(om.ExplicitComponent):
def setup(self):
self.add_input(
我目前有一个Fortran函数,我想使用SciPy优化它,使用Ctype包装它。这个是可能的吗?也许我在我的实现中做错了什么。例如,假设我有:
cost.f90
module cost_fn
use iso_c_binding, only: c_float
implicit none
contains
function sin_2_cos(x,y) bind(c)
real(c_float) :: x, y, sin_2_cos
sin_2_cos = sin(x)**2 * cos(y)
end function sin_2_cos
end mo
我试图估计一个带有arima误差的线性回归,但我的回归变量是高度共线性的,因此回归模型受到多重共线性的影响。由于我的最终目标是能够将单个回归系数解释为弹性,并将它们用于事前预测,因此我需要以某种方式解决多重共线性,以便能够信任回归变量的系数。我知道转换回归变量,例如。通过差分可能有助于减少多重共线性。我还了解到,auto.arima对xreg中定义的response变量和回归变量执行相同的差分(参见:Do we need to do differencing of exogenous variables before passing to xreg argument of Arima() i
我一直在使用MATLAB函数来解决我的优化问题。我想试试minFunc包:
在使用fminunc时,我定义了一个函数funObj.m,它给出了目标值和任意点'x‘的梯度。它还接受几个外部输入,例如,{a,b,c},它们是矩阵。因此,函数原型看起来如下:
function [objVal,G] = funObj(x,a,b,c)
我想在minFunc包中使用相同的设置。从这些例子中,我认为这应该是可行的:
options.Method='lbfgs';
f = @(x)funObj(x,a,b,c);
x = minFunc(f,x_init,options);
但是当
在一些负载测试中,在某些情况下,我有:
session with status Status{code=CANCELLED, description=Failed to read message., cause=io.grpc.StatusRuntimeException: INTERNAL: Invalid protobuf byte sequence
at io.grpc.Status.asRuntimeException(Status.java:526)
at io.grpc.protobuf.lite.ProtoLiteUtils$MessageMarshaller