- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我指的是ndarray crate 以及assert_approx_eq。
我的问题:assert_approx_eq
等是否存在类似ndarray::Array2
的东西?
目前我正在做:
for it in mat_a.iter().zip(expect_mat_a.iter()) {
let (af, bf) = it;
assert_approx_eq!(af, bf);
}
这是可行的,但次优。
最佳答案
My question: Does something like
assert_approx_eq
exist forndarray::Array2
etc.?
ndarray
似乎没有提供类似的功能。
for it in mat_a.iter().zip(expect_mat_a.iter()) {
let (af, bf) = it;
assert_approx_eq!(af, bf);
}
for (af, bf) in mat_a.iter().zip(expect_mat_a.iter()) {
assert_approx_eq!(af, bf);
}
This is works, but is sub-optimal.
assert_approx_eq
所做的,没有什么神奇的,它只是提供了便利/便利的默认值,主要是在失败时会生成一个富有表现力的错误消息,如果您看一下
assert_approx_eq!($a, $b)
只是不满意的话:
let eps = 1.0e-6;
let (a, b) = (&$a, &$b);
assert!(
(*a - *b).abs() < eps,
"assertion failed: `(left !== right)` \
(left: `{:?}`, right: `{:?}`, expect diff: `{:?}`, real diff: `{:?}`)",
*a,
*b,
eps,
(*a - *b).abs()
);
关于multidimensional-array - ndarray是否存在assert_approx_eq?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64477025/
在这个例子中,我有一个一维 ndarray 列表,长度为 9,列表有 9 个元素,每个元素有 shape=(2048,) ,所以完全9 * (2048,) , 我得到这些 ndarray来自 mxne
Python/NumPy 中的三种“全部”方法有什么区别?性能差异的原因是什么? ndarray.all() 是否总是三者中最快的? 这是我运行的计时测试: In [59]: a = np.full(
我似乎在 this 中遇到了 XY 问题关于如何判断数组是否共享相同内存的问题。我检查的方式是错误的,我不知道为什么。 举几个例子 test = np.ones((3,3)) test2 = np.a
我在使用 mxnet 进行基本 IO 方面遇到问题。我正在尝试使用 mxnet.io.NDArrayIter 读取内存数据集以在 mxnet 中进行训练。我有下面的代码(为了简洁而精简),它预处理代码
首先,这不是作业问题;而是作业问题。它是与我的工作相关的实际问题的抽象。我真的很感谢所有的意见! 我需要运行类似于下面的计算,按顺序运行数万次,它的计算时间显着影响我的模拟的总持续时间: 在这个抽象中
这个问题在这里已经有了答案: Index multidimensional array with index array (1 个回答) 关闭 2 年前。 我想根据一些坐标从 src ndarray
因此 numpy ndarray 非常方便,因为您只需为任何一维函数 f 和任何 ndarray A 输入 f(A) 即可,它将按元素应用 f。有人告诉我,这也是将函数应用于 ndarray 并避免
我有一个 ndarray 字符串。我想将它转换回 ndarray。我尝试了 newval = np.fromstring(val, dtype=float) 。但它给出了ValueError:字符串大
我正在 python/numpy 中做一些机器学习工作,其中我想用一维 ndarray 索引一个二维 ndarray,这样我就可以得到一个带有索引值的一维数组。 我让它与一些丑陋的代码一起工作,我想知
我想根据某些维度的索引位置数组提取 numpy ndarray 的一部分。让我用一个例子来说明这一点 示例数据 dummy = np.random.rand(5,2,100) X = np.array
这个问题在这里已经有了答案: Find the row indexes of several values in a numpy array (8 个答案) 关闭 2 年前。 我有 a = np.a
我想提取 numpy.ndarray 的第一个轴成为numpy.ndarray的列表. 例如,arr_A包含形状为 (3, 100, 200) 的 numpy ndarray,它将转换为形状为 (10
我一直在尝试用 ndarrays 的 numpy ndarray 转换数组数组。 这是我的数据类型: dt = 'i8,i8,i8,i8,i8,i8,i8,i8,i8,i8,i8,i8,i8,f8,i
我目前正在研究一种可以拆分 numpy.ndarray 的方法进入给定数量的子阵列,只要该数量小于窗口移动的轴。 示例: 给定一个形状为 (15, 40, 3) 的 numpy.ndarray 我想分
我用 arcpy 模块创建了一个 NumPy 结构化数组(称为 arr): arr = arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray('MPtest','SHAPE@XYZ',e
是否可以将一个 numpy 数组的特定行的引用存储在另一个 numpy 数组中? 我有一个二维节点数组,例如 nodes = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4,
我有两个长度相同的 pandas 系列,如下所示: S1 = 0 -0.483415 1 -0.514082 2 -0.515724 3 -0.519375 4
当使用 numpy 时,假设我有一个任意的、以前创建的名为 my_ndarray 的 ndarray。如果可能的话,我希望能够执行以下操作...... my_bytes = my_ndarray.to
我在尝试使用 numpy 打乱多维数组时遇到问题。可以使用以下代码重现该问题: import numpy as np s=(300000, 3000) n=s[0] print ("Allocate"
当您调用 DataFrame.to_numpy() 时,pandas 将找到可以容纳 DataFrame 中所有数据类型的 NumPy 数据类型。但是如何进行反向操作呢? 我有一个“numpy.nda
我是一名优秀的程序员,十分优秀!