我有统计问题的功能:
import numpy as np
from scipy.special import gamma as Gamma
def Foo(xdata):
...
return x1 * (
( #R is a numpy vector
( ((R - x2)/beta) ** (x3 -1) ) *
( np.exp( - ((R - x2) / x4) ) ) /
( x4 * Gamma(x3))
).real
)
有时我会从shell获得以下警告:
RuntimeWarning: divide by zero encountered in...
我使用numpy isinf函数来纠正其他文件中函数的结果,所以我不需要这个警告.
有没有办法忽略这条消息？换句话说,我不希望shell打印此消息.
我不想禁用所有python警告,只是这个.
我正在研究Python的多处理模块.我有两个案例:
防爆.1
def Foo(nbr_iter):
for step in xrange(int(nbr_iter)) :
print random.uniform(0,1)
...
from multiprocessing import Pool
if __name__ == "__main__":
...
pool = Pool(processes=nmr_parallel_block)
pool.map(Foo, nbr_trial_per_process)
例2.(使用numpy)
def Foo_np(nbr_iter):
np.random.seed()
print np.random.uniform(0,1,nbr_iter)
在这两种情况下,随机数生成器都在其分叉进程中播种.
为什么我必须在numpy示例中明确地进行种子设定,而不是在Python示例中？
我有一个单选按钮组.填写表格不是强制性的选择.开始时,所有单选按钮都未选中.如果用户无意中点击其中一个,他就无法返回,因为至少需要检查一个.
那么如何取消选中一个单选按钮而不强迫用户做出不必要的选择呢？
ps表单是在运行时构建的,我遵循MVVM设计模式.对于强制性选择,单选按钮解决方案非常适合我在这种情况下已经使用它.
我通过这种方式将 MATLAB cart2sph 和 sph2cart 函数翻译为 python。
import numpy as np
def cart2sph(x,y,z):
azimuth = np.arctan2(y,x)
elevation = np.arctan2(z,np.sqrt(x**2 + y**2))
r = np.sqrt(x**2 + y**2 + z**2)
return azimuth, elevation, r
def sph2cart(azimuth,elevation,r):
x = r * np.cos(elevation) * np.cos(azimuth)
y = r * np.cos(elevation) * np.sin(azimuth)
z = r * np.sin(elevation)
return x, y, z
我在 numpy 中没有找到任何可以转换 MATLAB 坐标变化的库，因此我自己编写了它们。numpy 是否有一种在执行时间方面更有效的方法来编写这个函数？
使用numpy函数numpy.nonzero，是否有一种优雅的方法来检查作为输出的元组是否为空数组？
在MATLAB中，这非常容易
即
answer = find( matrix_a < matrix_b );
isempty(answer)
为什么我写
char ch = 0;
我得到编译器错误,而不是我想要的
bool allZero = "000".All(ch => ch == 0);
我没有得到任何错误.C#是强类型的,在这种情况下我更愿意发出警告.
那是我软件中的一个错误.