当我做:
summing += yval * np.log(sigmoid(np.dot(w.transpose(), xi.transpose()))) + (1-yval)* np.log(1-sigmoid(np.dot(w.transpose(), xi.transpose())))
在没有除法的情况下,为什么我会得到"在日志中遇到零除"错误？结果,summing变成了[nan].
我想在引号内打印一个变量.我想要打印出来"variable"
我已经尝试了很多,有效的是:
'"', variable", '"'- 但是我在输出中有两个空格 - >" variable "
当我print '"'variable'"'没有逗号时,我得到语法错误.
如何在一对引号内打印？
有问题的代码行:
summing += yval * np.log( sigmoid(np.dot(w.transpose(),xi.transpose())))
+(1-yval)* np.log(max(0.001, 1-sigmoid(np.dot(w.transpose(),xi.transpose()))))
错误:
File "classify.py", line 67, in sigmoid
return 1/(1+ math.exp(-gamma))
OverflowError: math range error
sigmoid函数就是1/(1+ math.exp(-gamma)).
我得到了数学范围错误.谁知道为什么？
我有一个关于数组上的合并排序如何工作的问题。我理解“划分”步骤，它将输入数组划分为 1 长度的元素。然而，当谈到“合并”部分（组合步骤）时，我感到困惑。例如，给定输入 3 5 1 8 2，除法过程将产生 5 个元素：3,5,1,8,2。我只知道合并函数会将它们组合成 3 5, 1 8, 2 ，但是它如何继续组合 3 5 和 1 8 ？“组合”部分是否涉及递归？
我正在使用python,这是Spark Rdd/dataframes.
我试过isinstance(thing, RDD)但是RDD没有得到认可.
我需要这样做的原因:
我正在编写一个可以传入RDD和数据帧的函数,所以如果传入数据帧,我需要输入input.rdd来获取底层的rdd.
我有一个60000乘200 numpy阵列.我希望通过在右侧添加一列1来使其达到60000.(所以每一行都是[prev,1])与axis = 1连接不起作用,因为看起来连接要求所有输入数组都具有相同的维度.我该怎么做？我找不到任何现有的有用答案,而且大多数答案都是几年前编写的,所以现在情况可能会有所不同.
center 是 numpy 数组的列表 [ ]。Shortest_dist[1] 是一个 numpy 数组。但是，当我这样做时：
centers.index(shortest_dist[1])
它告诉我
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
这很奇怪，所以我尝试了以下方法：
请参阅以下演示。我无法理解正在发生的事情。
>>>
>>>
>>>
>>> a = np.asarray([1,2,3,4,5])
>>> b = np.asarray([2,3,4,5,6])
>>> c = []
>>> c.append(a)
>>> c.append(b)
>>> c.index(a)
0
>>> c.index(c[0])
0
>>> c.index(c[1])
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more …a = np.asarray([1,2,3])
b = np.asarray([2,3,4,5])
a.shape
(3,)
b.shape
(4,)
我想要一个 3 x 4 矩阵，它是 a 和 b 的乘积
1
2 * 2 3 4 5
3
np.dot(a, b.transpose())
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: objects are not aligned
当数组是二维时，点积仅相当于矩阵乘法，因此 np.dot 不起作用。
在Python中，如何初始化/创建这样的矩阵？（初始化一个 200 x 785 numpy 矩阵，其值来自均值 0、标准偏差 0.01 的高斯分布）
Python的信号灯不支持负初始值。那么，如何使一个线程等待其他8个线程完成某项操作呢？如果Semophore支持负的初始值，则可以将其设置为-8，并使每个线程将值增加1，直到我们获得0，从而解除阻塞正在等待的线程。
我可以在关键部分内手动增加全局计数器，然后使用条件变量，但是我想看看是否还有其他建议。
python multithreading synchronization operating-system semaphore