小编Jes*_*vve的帖子

我正在使用带有numpy的矩阵进行相当复杂的求和.矩阵matrix.shape = (500, 500)的形状是和阵列的形状arr.shape = (25,).操作如下:

totalsum = np.sum([i * matrix for i in arr])

这是我不明白的:

np.sum()很慢并返回一个浮点数float64.用Python做同样的操作sum.(),即

totalsum2 = sum([i*matrix for i in arr])

保留矩阵的形状.也就是说,产生的形状是totalsum2.shape() = (500, 500).咦？

我也觉得奇怪的是np.sum()需要更长的时间sum(),特别是当我们使用numpy ndarrays时.

到底发生了什么？如何np.sum()比较上述值sum()？

我想np.sum()保留矩阵形状.如何设置尺寸以np.sum()保留矩阵尺寸并且不返回单个浮动？

我最近重新安装nose了对我的代码运行测试.

https://nose.readthedocs.org/en/latest/

我用了

sudo pip install nose

并转到我的项目文件夹.回应是

-bash: nosetests: command not found.

所以,我再次卸载并尝试nose使用MacPorts进行安装:

sudo port install py27-nose

在我的项目文件夹中,我运行

nosetests-2.7 filename.py

我收到以下错误:

ERROR: Failure: ImportError (No module named nose_parameterized)

有什么问题？

编辑:更多信息.nose已安装.我得到Successfully installed nose-1.3.6.

这在Python教程中有介绍，但我还是不太明白Python为什么会有这种风格。是纯粹的约定，还是有一些解释为什么 Python 对默认参数具有以下样式：

我的理解是 Python 更喜欢something=None而不是something=[]函数的默认参数。但是……为什么不使用something=[]？当然这是其他语言的约定，比如 C

以这两个例子为例，它们是等价的

def function(arr, L=[]):
    L.append(arr)
    return L

和

def function(arr, L=None):
    if L is None:
        L = []
    L.append(arr)
    return L

我的理解是，第一个是 Python 的“风格不正确”。为什么？

编辑：啊，我终于明白了。我上面不正确：这两个函数不等价。默认参数在定义函数时计算一次，而不是每次调用函数时！