我可以使用np.linalg.matrix_rank(A)测试矩阵的等级.但是如何测试A的所有行是否正确有效？
我可以采取所有行对并计算它们之间的内在产品,但有更好的方法吗？
我的矩阵的行数少于列数,行数不是单位向量.
我有一些代码执行许多日志tan和cos双打操作.我需要这个尽可能快.目前我使用的代码如
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "mtwist.h"
#include <math.h>
int main(void) {
int i;
double x;
mt_seed();
double u1;
double u2;
double w1;
double w2;
x = 0;
for(i = 0; i < 100000000; ++i) {
u1 = mt_drand();
u2 = mt_drand();
w1 = M_PI*(u1-1/2.0);
w2 = -log(u2);
x += tan(w1)*(M_PI_2-w1)+log(w2*cos(w1)/(M_PI_2-w1));
}
printf("%f\n",x);
return EXIT_SUCCESS;
}
我正在使用gcc.
有两种明显的方法可以加快速度.首先是选择更快的RNG.第二是加快先验功能.
要做到这一点,我想知道
fcos为cos和fptan的tan.)在英特尔优化手册说
如果不需要使用80位的扩展精度来评估超越函数,则应用程序应考虑使用基于软件的替代方法,例如使用插值技术的基于查找表的算法.通过选择所需的数值精度和查找表的大小,并利用SSE和SSE2指令的并行性,可以通过这些技术提高超越性能. …
我0根据泊松过程模拟在T 范围内的时间.事件间的时间均为指数,我们知道时间的分布应该在范围内统一0到T.
def poisson_simul(rate, T):
time = random.expovariate(rate)
times = [0]
while (times[-1] < T):
times.append(time+times[-1])
time = random.expovariate(rate)
return times[1:]
我只想进行一次均匀性测试,例如Kolmogorov-Smirnov测试.然而,我无法解决如何在scipy中做到这一点.如果我做
import random
from scipy.stats import kstest
times = poisson_simul(1, 100)
print kstest(times, "uniform")
这是不对的 .它给了我
(1.0, 0.0)
我只是想测试该点均匀地范围内选择的假设0来T.你是怎么做到scipy的？
在我的Windows 7系统上,我尝试使用conda安装尽可能多的软件包.这些很容易更新
conda update all
不幸的是,有些软件包没有出现在conda中,但是可以通过pip获得,所以我使用pip安装它们.更新Windows上的所有pip包似乎更难,但是
for /F "delims===" %i in ('pip freeze -l') do pip install -U %i
是我发现的一种方式.
但是,这会尝试更新所有软件包,即使是由conda安装的软件包我相信.
有没有办法只更新由pip安装的那些软件包？
我想使用所有可打印字符将IP地址编码为尽可能短的字符串.根据https://en.wikipedia.org/wiki/ASCII#Printable_characters,这些是代码20hex到7Ehex.
例如:
shorten("172.45.1.33") --> "^.1 9" maybe.
为了使解码变得容易,我还需要编码的长度始终相同.我还想避免使用空格字符以便将来更容易解析.
怎么能这样做？
我正在寻找一个适用于Python 2.7.x的解决方案.
到目前为止,我尝试修改Eloims在Python 2中的工作答案:
首先,我为Python 2安装了ipaddress backport(https://pypi.python.org/pypi/ipaddress).
#This is needed because ipaddress expects character strings and not byte strings for textual IP address representations
from __future__ import unicode_literals
import ipaddress
import base64
#Taken from http://stackoverflow.com/a/20793663/2179021
def to_bytes(n, length, endianess='big'):
h = '%x' % n
s = ('0'*(len(h) % 2) + h).zfill(length*2).decode('hex')
return s if endianess == 'big' else s[::-1]
def def encode(ip):
ip_as_integer = int(ipaddress.IPv4Address(ip))
ip_as_bytes = …对于无向图,我有4,000,000,000(40亿)个边.它们在大型文本文件中表示为节点ID对.我想计算此图的连接组件.不幸的是,一旦你将带有边缘的节点ID加载到内存中,这就需要超过128GB的RAM.
是否有一个用于查找相对简单的连接组件的核心算法？或者甚至更好,它可以与Unix命令工具和现有(python)库拼凑在一起吗？
我有一个大文件,其中每行有一对8个字符串.就像是:
ab1234gh iu9240gh
在每一行.
此文件实际上代表一个图形,每个字符串都是一个节点ID.我想在文件中读取并直接创建一个scipy稀疏邻接矩阵.然后,我将使用python中提供的众多工具之一在此矩阵上运行PCA
有没有一种巧妙的方法来做到这一点,还是我需要首先在RAM中制作一个图形,然后将其转换为稀疏矩阵？由于文件很大,我想尽可能避免中间步骤.
最后,我将稀疏邻接矩阵提供给http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.TruncatedSVD.html#sklearn.decomposition.TruncatedSVD.
我想对这个简单的C代码进行基准测试:
float f(float x[], float y[]) {
float p = 0;
for (int i = 0; i <64; i++)
p += x[i] * y[i];
return p;
}
我的动机是尝试不同的编译器标志以及gcc和clang来看看它有什么不同.
我找到了这个测试框架,并一直试图让它工作.虽然我是C++的新手,但这是我的最大努力:
#include <benchmark.h>
#include <benchmark_api.h>
#include <cstdio>
#include <random>
std::random_device seed;
std::mt19937 gen(seed());
float f(float* x, float* y) {
float p = 0;
for (int i = 0; i <64; i++) {
p += x[i] * y[i];
}
return p;
}
void f_benchmark(benchmark::State& state) {
while (state.KeepRunning()) {
benchmark::DoNotOptimize(f((float*) state.range(0), …我有一个大型的pandas数据帧,大约有10,000,000行.每个代表一个特征向量.特征向量以自然组形式出现,组标签位于一个名为的列中group_id.我想随机抽取10%行的说法,但与每个行的数量成比例group_id.
例如,如果group_id's是,A, B, A, C, A, B那么我想要我的一半采样行,有group_id A六分之六,六分group_id B之一group_id C.
我可以看到pandas函数示例,但我不知道如何使用它来实现这个目标.
根据该文档我读C99及更高版本支持float complex，double complex并long double complex为复杂类型。但是，使用时，此代码会编译而不会发出警告gcc -Wall -Wextra。
#include <stdio.h>
#include <complex.h>
int main() {
int a, b, c, d;
float re, im;
scanf("%d %d", &a, &b);
complex matrix[a][b]; /* <------ */
for(c=0; c<a; c++) {
for(d=0; d<b; d++) {
scanf("%f%fi", &re, &im);
matrix[c][d] = re + im * I;
}
}
for(c=0; c<a; c++) {
for(d=0; d<b; d++) {
printf("%.2f%+.2fi ", creal(matrix[c][d]), cimag(matrix[c][d]));
}
printf("\n");
}
}
complex matrix[a][b];给我们？ …