小编Ske*_*pet的帖子

在Numpy阵列上numpy.square使用**运算符是否有区别？

从我可以看到它产生相同的结果.

执行效率有何不同？

澄清的一个例子:

In [1]: import numpy as np

In [2]: A = np.array([[2, 2],[2, 2]])

In [3]: np.square(A)
Out[3]: 
array([[4, 4],
       [4, 4]])

In [4]: A ** 2
Out[4]: 
array([[4, 4],
       [4, 4]])

在Julia DataFrames包中测试DataFrame中的值是否为NA的正确方法是什么？

我发现这很typeof(var) == NAtype有效,但有更优雅的方式吗？

我做了一个这样的情节:

plot(
  layer(x=sort(randn(1000),1), y=sort(randn(1000),1), Geom.point),
  layer(x=[-4,4], y=[-4,4], Geom.line(), Theme(default_color=color("black"))))

如您所见,点周围的白色圆圈使得图中的高密度部分几乎为白色.

我想将点的外圆颜色更改为黑色(或蓝色),以更好地显示这些点确实存在.

从牛虻文档看起来像highlight_color的说法Theme()可能做到这一点,但它需要一个函数作为参数.

我不明白这是怎么回事.有任何想法吗？

我正在寻找Julia中的函数来估计ARMA过程的系数.

例如pem,armax在Matlab(系统识别工具箱的一部分)中使用预测误差模型.pem文档和armax文档.

我查看了以下软件包,但看不到他们正在寻找我正在寻找的东西: TimeSeries.jl TimeModels.jl

一个解决方案当然是使用Matlab.jl并使用Matlab函数,但我希望在Julia中完成所有操作.

如果现在没有任何东西,有没有人知道是否有任何好的Julia函数用于多维数值最小化(如Newton-Raphson),可以用于实现PEM函数？

当我运行以下Tensorflow命令时,我得到不同的结果.谁知道为什么？

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()
var = tf.Variable(tf.truncated_normal([1,1], stddev=.1))
sess.run(tf.initialize_all_variables())

print var.eval(session=sess)
print var.initialized_value().eval(session=sess)

生产:

[[-0.12024114]]
[[ 0.04141031]]