我想知道如何在Python中计算两种numpy数组类型的相似度(数值精度
numpy是一个开源的科学计算库，可以处理大型多维数组和矩阵，以及对这些数组执行数学运算。在Python中计算两种numpy数组类型的相似度，可以使用numpy提供的函数来完成。
首先，需要确定两种numpy数组的相似度是指它们之间的相似性度量，比如余弦相似度、欧氏距离等。这取决于具体的问题和需求。
以余弦相似度为例，可以使用numpy的dot和norm函数来计算。dot函数用于计算两个数组的点积，norm函数用于计算数组的范数。
以下是一个示例代码：
import numpy as np
def cosine_similarity(a, b):
dot_product = np.dot(a, b)
norm_a = np.linalg.norm(a)
norm_b = np.linalg.norm(b)
similarity = dot_product / (norm_a * norm_b)
return similarity在这个示例中，a和b分别表示两个numpy数组。np.dot(a, b)计算了数组a和b的点积，np.linalg.norm(a)和np.linalg.norm(b)计算了数组a和b的范数。最后，通过将点积除以范数的乘积，得到了两个数组的余弦相似度。
该函数返回两个数组的相似度值。
在实际应用中，可以将上述代码封装为一个函数，供其他程序调用。此外，还可以根据具体需求对相似度计算方法进行调整，以得到更准确的结果。
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我正在tensorflow中实现一个captcha解决程序(也使用ipython/jupyter笔记本)。在我的模型中添加了更多的层之后，它现在将这个消息打印在一个我不明白的红色框中。什么意思？我认为这与损失有关，因为我在损失项(softmax-交叉熵)中使用了tf.reduce_sum，这也是消息中提到的。
/home/user/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:3: RuntimeWarning: overflow encountered in exp
This is separate from th
浏览 0提问于2018-05-28得票数 1
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import numpy as np; import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
df_flask = pd.DataFrame([[100,152,70,80,2,10]],columns=['weight','height','wc','hc','sex','age'])
df_flask2 = pd.DataFrame([[55.6,154,92,27,1,70]],columns
浏览 0提问于2018-03-21得票数 0
1回答
我是Pytorch和RNN的新手。我正在学习如何使用RNN预测数字，作为视频中的教程：
在他的代码中，他使用python 3并进行如下解码：
out_unembedded = out.view(-1, hidden_size) @ embedding.weight.transpose(0,1)
我正在使用Python 2，并尝试以下代码：
out_unembedded = out.view(-1, hidden_size).dot( embedding.weight.transpose(0,1))
但它似乎不正确，然后我尝试这样解码：
import torch
import torch.nn
浏览 0提问于2018-01-02得票数 1
1回答
我已经采样了2D和3D numpy阵列上的函数，我需要一种从这些数组中获取偏导数的方法。我可以手动编码有限差分格式，但我需要的不仅仅是2阶精度，可能是4阶甚至6阶。随着更高的精度顺序编码，它很快就变得乏味，特别是因为我需要它的数组的不同尺寸。
在numpy或scipy或其他包中是否有功能可以方便地做到这一点？
浏览 1提问于2018-04-06得票数 4
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我试图使用python/scipy计算两个极限之间的积分。
我正在使用在线计算器双重检查我的结果(，)，当我设定了某些限制时，我的结果不同意。
所用的代码是：
import scipy as sp
import numpy as np
def integrand(x):
return np.exp(-0.5*x**2)
def int_test(a,b):
# a and b are the lower and upper bounds of the integration
return sp.integrate.quad(integrand,a,b)
当设定(a，
浏览 2提问于2016-10-12得票数 0
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我是python新手，我正在尝试将digamma函数应用到我的数据中，但是我得到了一个raise TypeError("cannot create mpf from“+ repr(x))错误'TypeError: cannot create mpf from array([0.5 '}，are lot of 0.5
这是我的data
import numpy as np
from numpy import exp, loadtxt, pi, sqrt, sinh, log
from lmfit import Minimizer, Parameters, report_
浏览 1提问于2019-10-30得票数 0
1回答
Python类型十进制
、、、
我想知道在Numpy中是否有一种类型允许小数点20位左右的数字，除了类型“十进制”。
如果没有，你有什么建议来达到我执行计算时的速度，比如当使用浮标时吗？
谢谢,
布莱斯
浏览 1提问于2013-07-03得票数 1
3回答
我正在尝试四倍精度的矩阵对角化，并取它们的对数。有没有一种语言可以让我使用内置函数来实现这一点？
请注意，标签中的语言/包不足，存在以下缺陷：
Matlab:不支持四倍精度。
Python/NumPy/SciPy:具有dtype float128的矩阵在float64中产生特征向量。
Sage:通过GP/PARI的接口产生隐含的错误消息。
有没有人做过对角化和矩阵对数到四倍精度，如果有，是怎么做的？
浏览 1提问于2012-02-29得票数 7
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我用Python编写了与科学相关的代码，我想知道单元的选择如何影响我的结果。
例如，如果我输入的距离为1e-9米、1nm或10安格斯特罗姆，我将在纸上得到完全相同的结果。然而，我知道这些量的表示在计算机上是不同的。因此，我想知道在科学计算中选择相关的单元以最大限度地提高数值精度有多重要。
浏览 4提问于2022-10-12得票数 -2
我正在尝试用python中的quadprog库来解决QP问题。它返回：
matrix G is not positive definite
但是它被定义为G=np.dot(H.T,H)，其中H是一个500乘13的垫子，是全列排名。见此：
我知道这可能是一个数字问题，所以我应用np.set_printoptions(precision=16)来提高精度，但它没有起作用。所以我只想知道我的代码出了什么问题，以及如何调整我的代码。
ps。这里所有的垫子都是实数垫子
浏览 0提问于2020-09-21得票数 0
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我使用大规模杀伤性武器来计算句子之间的相似度。例如：
distance = model.wmdistance(sentence_obama, sentence_president)
参考资料：
然而，也有基于大规模毁灭性武器的相似性方法(WmdSimilarity).。
参考资料：
除了一种明显的距离和另一种相似之外，两者之间有什么区别？
更新:除了它们的不同表示形式之外，都是完全相同的。
n_queries = len(query)
result = []
for qidx in range(n_queries):
# Compute similarity for each quer
浏览 2提问于2017-08-04得票数 4
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我遇到了一个问题，当从一个浮点数中减去一个数组时，python会自动舍入非常小的数字(小于1e-8)。举个例子：
import numpy as np
float(1) - np.array([1e-10, 1e-5])
有没有关于如何强制python不变圆的想法？这迫使我在某些情况下被零除，并成为一个问题。当从numpy数组中减去时，也会出现同样的问题。
浏览 5提问于2011-07-29得票数 4
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我正在运行以下代码。我想计算我的人工神经网络对测试数据的准确性。我使用的是windows平台，python 3.5
import numpy
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection impor
浏览 4提问于2018-03-21得票数 0
当我将numpy版本从1.11.3更新到1.16.5时，由于percentile方法计算的值之间的分数差异，我的测试失败了。
numpy = 1.11.3
import numpy as np
print (np.percentile([1.0, 0.0, 0.0, 0.0], [15.0, 85.0])[1])
> 0.54999999999999982
numpy = 1.16.5
import numpy as np
print (np.percentile([1.0, 0.0, 0.0, 0.0], [15.0, 85.0])[1])
> 0.549999999999999
浏览 7提问于2019-12-04得票数 3
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假设我有两个使用numpy数组表示的：
import numpy
bitboard = numpy.zeros(2, dtype=numpy.int64)
假设我想设置第一个比特板的第10位。最快的方法是什么？
我能想到两种方法。第一条路是：
numpy.bitwise_or(a[0], numpy.left_shift(1, 10), out=a, where=(True, False))
第二条路是：
a[0] |= 1 << 10
哪个更快？还有别的办法吗？特别是，我想知道：
当我访问a[0]时，numpy会返回一个int64或Python long
如果它返回l
浏览 3提问于2017-10-11得票数 3
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是否影响了
我觉得大多数数值分析软件都在使用相同的浮点数和双精度数。
如果我是对的，我很想知道原因，因为在我看来，有一些计算可以从使用任意精度的算术中受益，特别是当它与有理数字表示的使用相结合时，就像在上所做的那样。
如果我错了，举个例子就好了。
浏览 5提问于2009-07-30得票数 7
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我真的对或的计算速度感到困惑。
如何能够立即给出像5^5^5^5这样的计算结果(如果你想知道的话= 2.351*10^87 )？
我发现了一些关于 ()的结果，但没有发现关于其他事项的结果。不是解释(我的(天真的) Python实现现在运行了大约5分钟)。
浏览 2提问于2014-01-29得票数 3
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我正在通过以下代码创建一个数据集： from lightfm.data import Dataset
from lightfm import LightFM
dataset = Dataset()
dataset.fit((row['id'] for row in user_queryset.values()),
(row['id'] for row in item_queryset.values()))
num_users, num_items = dataset.interactions_shape()
(intera
浏览 37提问于2019-02-17得票数 2
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目前正在做多标签分类器。我收到了令人怀疑的高精度(0.94)，调用keras中的evaluate方法( evaluate方法返回准确性和损失)。然后，我尝试手动编写该方法，如下所述：
然而，我自己做的时候，我收到的准确率要低得多。F1_mico :0.7157894736842105准确率:0.3530864197530864
我不明白为什么。我认为它与不平衡的类有关。f1_mico的值很高，而f1_macro大约是0.45，所以这似乎是有意义的(我有一个层次结构，所以一些类自然比其他类出现得更频繁)。然而，keras是如何获得如此高的准确率的，这对我来说是没有意义的。代码：
model.co
浏览 46提问于2018-05-26得票数 1
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我有一些在计算中使用大整数的代码。由于我还使用了numpy，似乎有些变量被设置为'numpy.int64‘类型，这意味着它们超过了流。我怎么才能绕过这一切？
如果您运行下面的代码，您将看到“调试信息”下的行。例如
19 1 72.7204246831 524288
19 2 2437717.7229 274877906944
19 3 149857055799.0 144115188075855872
19 4 1.73379003246e+16 0
其中前两列为n和w，最后一列为2**(n*w)。显然，0是一个溢出错误。
我怎么才能绕过这一切？
#!/usr/bin/python
f
浏览 3提问于2013-12-16得票数 3
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为什么这两个和返回不同的值？事实上，如果用IEEE算法对0.1进行10次求和，结果不应该是1。可能是np.sum()对和进行了不同的分组，因此结果恰好是1。但是这方面有文档(除了研究源代码)吗？当然，numpy并不能抵消结果。而AFAIK，它也使用IEEE双浮点数。
import numpy as np
print(1-sum(np.ones(10)*0.1))
print(1-np.sum(np.ones(10)*0.1))
-----
1.1102230246251565e-16
0.0
浏览 8提问于2022-02-09得票数 1
1回答
我要将RGB图像转换为YIQ图像，反之亦然。问题是Python给了我一个奇怪的图像，而MATLAB却显示了正确的图像。我花了几个小时找出哪里出了问题，但我还是不知道。
我使用Python3.5.2和OpenCV 3.1.0和MATLAB R2016a。
RGB2YIQ的Python代码：
import cv2 as cv
import numpy as np
def rgb2yiq(img):
row, col, ch = img.shape
Y = np.zeros((row,col))
I = np.zeros((row,col))
Q = np.zeros((r
浏览 2提问于2016-10-15得票数 4
我正在尝试从信号样本的FFT中重建原始信号。当进行逆FFT时，我只能得到振幅信息(只有一列)。如何获取对应的时间坐标？
这是我的原始信号的屏幕截图，用0.001s的步长从0到10s记录下来。当我使用IFFT时，我得到了与我的信号相同数量的数据点，但找不到相应的时间信息。
如何获取正确的时间信息？
我包含了我使用的Python代码和两个信号的曲线图。
#generating signal here
import numpy as np
k = float ( 3.1416*2)
f1 = 100
f2 = 150
f3 = 250
ds = max(f1,f2,f3)
ds = fl
浏览 0提问于2019-01-19得票数 0
2回答
对于那些更熟悉python列表和numpy数组的人来说:我注意到，当python列表(浮点数)转换为numpy数组时，尾随的有效零将被删除。一个简单的代码说明了这一点：
import numpy as np
# python list
list = [1.20780,4.6340]
# convert to numpy array
arr = np.asfarray(list)
print(arr)
[ 1.2078 4.634 ]
你知道为什么numpy去掉尾随的零吗？你知道怎么让numpy保留零吗？
浏览 0提问于2015-11-07得票数 1
我想用wordnet在python中计算两个单词之间的语义相似度，并看到不同的计算方法如下: res_similarity，path_similarity，...我想知道这两种方式有什么不同吗？我的代码是：
for word1 in list1:
for word2 in list2:
wordFromList1 = wordnet.synsets(word1)
wordFromList2 = wordnet.synsets(word2)
s = wordFromList1[0].wup_similarity(wordFromList2[0])
浏览 0提问于2017-07-11得票数 0
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我正在尝试使用python重现一些用Matlab编写的大型项目。我设法重现了大部分结果，但我在SVD分解方面有一个特别的问题。(我只看最后的V部分。)
在Matlab中：
[~, ~, V] = svd([4.719, -17.257, -11.5392; -17.2575, 63.9545, 40.5581; -11.5392, 40.5581, 31.3256]);
这就得到了下面的V：
-0.2216 0.0241 -0.9748
0.8081 -0.5549 -0.1974
0.5457 0.8316 -0.1035
在numpy中：
np.linalg.
浏览 1提问于2018-08-31得票数 3
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我有两个数据集，它们是多维实值向量的列表。一个数据集(称为A=\{x_1, x_2, x_3, ..., x_n\} )具有较大的大小，另一个数据集(称为B=\{x_1, x_2, x_3, ..., x_m\})。另外，另一个则要小得多，并且是更大的(B \subset A)的子集。一个较小的B，来自于一些抽样过程，我想要做的是计算，小的(从抽样中得到)的哪个部分在较大的范围内。另外，由于这些是实值向量，所以我不能逐个直接比较它们，所以可以使用聚类算法。而且，一个数据集的大小比另一个|A| >> |B|大。
浏览 0提问于2021-01-12得票数 2
2回答
我一直在试图理解谷歌的语义体验的概念。通过使用它，我计划实现一个语义查询工具。
使用通用句子编码器，我可以先对所有句子进行预编码，然后把它们放到数据库中.当用户想要执行查询时，输入也将转换为512维向量，我们将通过比较余弦相似度(选择最高相似度向量)对整个数据库执行顺序搜索。但这太慢了..。
幸运的是，在他们的语义体验页面上，他们写了以下内容：
通用语句编码器模型非常类似于我们在对图书和Semantris的对话中使用的方法，尽管这些应用程序使用的是双编码器方法，它最大限度地提高了响应相关性，而通用语句编码器是一个为输入返回嵌入的编码器，而不是输入对上的分数。
将句子转换为嵌入向量的一种更简单的
浏览 0提问于2018-11-26得票数 1
1回答
是否建议使用Python的本机浮点实现，或者将其实现用于精度非常重要的用例？
我认为这个问题很容易回答:如果累积误差有重大影响，例如在计算轨道轨道等方面，那么精确的表述可能更有意义。
我不确定深入学习用例的运行--一般的科学计算用例(例如，许多人使用numpy或scikit-学习我认为使用浮点实现的方法)，以及金融计算(例如交易策略)规范是什么。
有人知道这三个区域在python中浮点和十进制用法的规范吗？
金融(贸易战略)
深度学习
科学计算
谢谢
注:这是一个关于浮点和定点表示之间的区别的问题，或者为什么浮点运算会产生令人惊讶的结果。这是一个关于什么是规范的问题。
浏览 4提问于2020-06-25得票数 4
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1回答
我试图用numpy.gradient在python中重现Matlab梯度函数的结果，但我得到的结果与matlab提出的结果有很大不同。 不幸的是，我没有安装工作的Matlab，所以我不能检查它的细节。 给定3个数字(沿三个方向递增)： dx=1e-7
dy=1e-7
dz=1e-3, 我的matlab代码是： [F1, F2, F3] = gradient(F, dx,dy,dz) python中的等效表达式是什么？ 我使用： F1, F2, F3 = np.gradient(F, dx, dy, dz) 但我得到的图表远不是可比较的。
浏览 99提问于2020-10-15得票数 1
我正在做一些性能分析，我想知道，当数据类型已知(double)时，numpy是否将其标准数组操作矢量化。
a, b = (some numpy arrays)
c = a + b #Is this vectorized?
编辑:此操作是矢量化的吗，即计算是否由SIMD操作组成？
浏览 13提问于2017-07-06得票数 30
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在python中，在math.pow，numpy.power，numpy.float_power，pow()和**之间，在两个浮点数x，y之间，在精度上有区别吗？我假设x非常接近1，而y很大。
浏览 56提问于2020-12-03得票数 0
1回答
A = array([[ 1., 0., 0.], [ -9., 28., -9.], [ 0., 0., 1.]])
X = array([-0., -0.125, 0. ])
y = np.linalg.solve(A, X)
有没有一个解释为什么python一直给我答案：
y = array([-1.92747053e-18, -4.46428571e-03, 0.00000000e+00])
当y和y2都应该明确为0的时候？
浏览 0提问于2018-03-22得票数 0
我正在尝试弄清楚statsmodels.sm.api是如何计算标准误差的：
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
data = pd.read_csv("Advertising.csv", index_col=0)
X = sm.add_constant(data[['TV', 'radio' ,'newspaper']])
y = data["sales"]
model = sm.OLS(y, X).fit()
y
浏览 11提问于2019-11-10得票数 0
回答已采纳
1回答
我想根据用户的技能向他们推荐工作，使用mahout.So是否有任何方法可以定义工作相似性逻辑。我找到了ItemSimilarity接口，但在自定义实现后无法使用它。
浏览 0提问于2014-07-30得票数 2
1回答
如何在矩阵中找到相似性？
、、、、
我有一个很大的矩阵(10*10k)。我想知道是否有一种方法可以找到行之间的相似性。
让我们给出一个矩阵的例子: 4*5
col1 col2 col3 col4
0 0 1 0
2 3 4 5
2 3 2 3
0 0.1 1 0
0 0 1 0
我想知道是否有一种统计理论来确定数据之间的相似性。
行1是100%像行5，行2是50%像行3
但是我如何处理彼此接近的数字呢？
第4行和第5行的值几乎相同。同样，我们如何才能找到一种计算相似概率的方法？在python，numpy，sc
浏览 2提问于2014-04-22得票数 0
1回答
我正在用Python ( Numpy )和R进行数据分析。我的数据是向量795067 X3，计算该数据的平均值、中值、标准差和IQR的结果不同，这取决于我是使用Numpy还是R。我交叉了这些值，看起来R给出了“正确”的值。
Median:
Numpy:14.948499999999999
R: 14.9632
Mean:
Numpy: 13.097945407088607
R: 13.10936
Standard Deviation:
Numpy: 7.3927612774052083
R: 7.390328
IQR:
Numpy:12.358700000000002
R: 12
浏览 8提问于2016-04-15得票数 2
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我想把这段MATLAB代码翻译成Python，我想我做的一切都是正确的，尽管我没有得到相同的结果。
MATLAB脚本：
n=2 %Filter_Order
Wn=[0.4 0.6] %# Normalized cutoff frequencies
[b,a] = butter(n,Wn,'bandpass') % Transfer function coefficients of the filter
Python脚本：
import numpy as np
from scipy import signal
n=2 #Filter_Order
Wn=np.arra
浏览 0提问于2019-03-20得票数 0
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使用numpy.float32。
t = numpy.float32(.3)
x = numpy.float32(1)
r = numpy.float32(-.3)
_t = t+x+r
_t == 1 # -> False
使用普通的Python float。
t = .3
x = 1
r = -.3
_t = t+x+r
_t == 1 # -> True
为什么？
浏览 1提问于2017-05-15得票数 1
我读过，并从这个有用的文档中学习了如何用自己的C代码扩展Numpy，或者如何使用C调用Numpy函数。
然而，我真正想知道的是:如何跟踪从python代码到C实现的调用链？或者，我如何知道它的的哪一部分对应于这个简单的numpy数组加法？
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([1, 2, 3])
print(x + y)
我是否可以使用gdb这样的工具一步一步地跟踪它的堆栈帧？
或者我可以从变量命名策略中直接识别相应的代码吗？(比如，如果我想知道关于加法的代码，我可以搜索类似于函数PyNumpyArrayAdd(.)的东西)
编辑我发现了一个非常有用的视
浏览 2提问于2022-09-02得票数 3
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我有一个小型Python脚本，我希望使用pyinstaller将其转换为单个文件可执行文件。
该脚本实质上接受一个输入文件，操作它并写入一个输出文件。
但是，我需要在脚本中计算切线函数，当我使用numpy.tan()或math.tan()执行这一操作时，最终的可执行文件最终会变得非常庞大，因为pyinstaller将整个numpy或数学模块捆绑在可执行文件中。
因此，我的问题是，是否有一个纯粹的python方法来计算trig函数？
我的第一个想法是，它必须是可能的定义罪恶，因为和棕纯粹的数学，但我无法找到一个方法来做到这一点。
浏览 3提问于2016-02-24得票数 3
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我很好奇公司通常是如何快速计算整个语料库之间的余弦相似度的。例如，如果有人搜索术语“有趣的猫”，并且有100,000个文档至少包含这些术语中的一个，则动态计算查询向量和这100,000个文档向量之间的余弦相似度可能需要很长时间。是否有缓存或加速此搜索的一般策略？
浏览 2提问于2015-07-17得票数 0
1回答
多项式的卷积返回意想不到的值
、、、、
我使用R3.6.2 (platform =x86_64-W64-mingw32 32)
在以下两个多项式系数向量的卷积中，我希望第一项正好是1.0，但convolve函数不同：
g <- c(1, -49, 1155, -17441, 189700, -1583071, 10545901, -57608692,
263063351, -1018546561, 3380085631, -9693547553, 24176423345,
-52691112850)
u <- c(1, -6, 11, -6)
convolve(g, rev(u), type = 'o'
浏览 3提问于2019-12-30得票数 5
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为了使用gensim.similarities.docsim.Similarity类计算单词之间的相似度，需要提供语料库和字典的大小。
在我的例子中，语料库是使用word2vec模型计算的词向量。
我想知道为什么gensim需要这么大的字典？另外，如果这里需要用于创建word2vec模型的字典的大小，或者语料库的字典的大小，我想要计算其相似度。
浏览 0提问于2020-06-23得票数 0
1回答
矩阵的秩与独立列的数目相矛盾。
、、、、
我有50x49矩阵A，它有49个线性独立的列。然而，我的软件(八度)告诉我它的排名是44：
是因为一些计算错误吗？如果是的话，那如何防止这些错误呢？
如果该软件能够正确计算rref(A)，那么为什么rank(A)会失败呢？这是否意味着计算rank(A)比计算rref(A)更容易出错，反之亦然？我的意思是，rref(A)实际上告诉你排名，但这里有一个矛盾。
我查过了，Python也会犯同样的错误。
编辑1：这是 A本身。前9列给出。其馀部分用多项式特征得到。
编辑2：我发现了一个类似的问题。下面是10级的10x10 B (倍频程正确计算其秩)。然而，八度
浏览 4提问于2021-10-24得票数 2
回答已采纳
4回答
我的温度转换代码有什么问题？
、、、、
我正在写一个可以做很多事情的程序，但其中之一就是将摄氏温度转换为华氏温度。在我这样做之后，我决定允许反转，所以这就是我所做的。当我将摄氏温度转换为华氏温度时，我得到了正确的答案，但由于某种原因，当我将华氏温度转换为摄氏温度时，我得到的答案略有偏差。下面是我的代码：
String celcius = jTextArea3.getText();
String fahren = jTextArea7.getText();
if (fahren.equals("")) {
double tempFahr;
double Input = Double.parseDoubl
浏览 0提问于2012-10-19得票数 1
回答已采纳
3回答
我想知道计算两个字符串之间模糊匹配分数的数学逻辑和公式。
假设我有两个字符串s1和s2，我想在python中使用模糊匹配。我知道像fuzzywuzzy这样的python库可以做到这一点。但我想知道模糊匹配方法和比率计算背后的精确数学和逻辑。
浏览 2提问于2020-10-17得票数 0
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下面的numpy行为是故意的，还是一个bug？
from numpy import *
a = arange(5)
a = a+2.3
print 'a = ', a
# Output: a = 2.3, 3.3, 4.3, 5.3, 6.3
a = arange(5)
a += 2.3
print 'a = ', a
# Output: a = 2, 3, 4, 5, 6
Python版本: 2.7.2，Numpy版本: 1.6.1
浏览 2提问于2012-05-24得票数 24
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首先，我不是一个数学家，所以大量的精确性很少被过滤到日常工作中。请温柔点。;)
使用NumPy生成一个值等于1的矩阵：
>>> m = numpy.matrix([(1.0 / 1000) for x in xrange(1000)]).T
>>> m
matrix[[ 0.001 ],
[ 0.001 ],
...
[ 0.001 ]])
在使用Python2.6的64位Windows上，求和很少达到1.0。math.fsum()对此矩阵做了处理，如果我将矩阵更改为使用较小的数字，则不会。
>>>
浏览 12提问于2012-01-12得票数 2
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3回答
假设我有100个文本文档，我想对这些文档进行集群。
第一步是构造文档的成对相似矩阵100X100。
我的问题是：
衡量两个文档之间相似性的通用方法是什么？
谢谢,
浏览 0提问于2019-04-14得票数 4
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