ValueError:无法将操作数与获取BallTree邻居的平均距离的形状一起广播
这个错误是Python中的一个异常，表示无法将操作数与获取BallTree邻居的平均距离的形状一起广播。下面是对这个错误的解释和解决方法：
- 错误解释： ValueError是Python中的一个内置异常类，用于表示数值转换或操作失败的错误。在这个特定的错误消息中，它指出无法将操作数与获取BallTree邻居的平均距离的形状一起广播。这意味着在进行某个操作时，操作数的形状与期望的形状不匹配，无法进行广播。
- 解决方法：
- 检查输入数据的形状：首先，你需要检查输入数据的形状是否与期望的形状一致。确保输入数据的维度和大小与算法或函数的要求相匹配。
- 检查数据类型：确保输入数据的类型与算法或函数的要求相匹配。有时，数据类型不匹配也会导致广播错误。
- 检查参数设置：检查是否有必要的参数设置或参数值缺失。有时，缺少必要的参数或参数值不正确也会导致广播错误。
- 检查数据的有效性：确保输入数据是有效的，没有缺失值或异常值。无效的数据也可能导致广播错误。
- 查看文档或示例代码：如果以上方法都没有解决问题，建议查看相关算法或函数的文档或示例代码，以了解更多关于该错误的信息和解决方法。
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嗨，对于我推荐的电影，我使用TF-IDF，但我有一个形状错误。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer(analyzer='word', ngram_range=(1, 2), min_df=0, stop_words='english')
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(X_train.summary)
tfidf_matrix.shape
OutPut：
(3933, 56162)
然后：
f
浏览 2提问于2020-04-27得票数 0
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我在看sklearn.neighbors.NearestNeighbors和相应的BallTree类。我的问题是，是否有任何方法继续培训/添加新的数据到树？还是总是要彻底改装？
浏览 1提问于2018-03-28得票数 0
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如何选择距离最小的行
、、、
我正在检查数据集。在1,697,572条记录中，我确定大约有518,000条记录缺少邮政编码数据：
最小数据样本
CRASH DATE CRASH TIME BOROUGH ZIP CODE LATITUDE LONGITUDE LOCATION
0 07/13/2019 4:10 NaN NaN 40.69114 -73.80488 POINT (-73.80488 40.69114)
1 06/27/2019 21:30 NaN NaN 40.58353 -73.
浏览 0提问于2020-08-30得票数 2
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问题很简单，我有两个DataFrame：
一套有9万套公寓，经度/经度
一间有3000家药房，经度/经度
我想为我所有的公寓建立一个新的变量：“最近的药房的距离”
为此，我尝试了两种方法，它们花费了很长的时间
第一方法:，我用我的公寓排成一行，我的药房在两列之间的相交距离，然后我只取矩阵的最小值，得到一个9万值的列向量。
我只是用了双倍和numpy：
m,n=len(result['latitude']),len(pharma['lat'])
M = np.ones((m,n))
for i in range(m):
for j in
浏览 2提问于2019-11-16得票数 5
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我对使用枕骨很陌生。我似乎不太明白distance_upper_bound在scipy.spatial.KDTree.query中的度量。它是用Kilometers还是Radians
浏览 4提问于2017-10-25得票数 0
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优化汉明距离Python
、、、、
我有大约1米的二进制numpy数组，我需要得到它们之间的Hamming距离才能找到de最近的邻居，我得到的最快的方法是使用cdist，返回一个带距离的浮动矩阵。
由于我没有足够的内存来获得一个1Mx1M浮点数矩阵，所以我正在执行一个元素，如下所示：
from scipy.spatial Import distance
Hamming_Distance = distance.cdist(array1,all_array,'hamming')
问题是，每个Hamming_Distance都需要2-3个文件，到1m文档需要很长的时间(我需要将它用于不同的k)。
有最快的办法吗？
我正
浏览 4提问于2016-11-22得票数 2
我有250,000个列表，平均每个包含100个字符串，存储在10个字典中。我需要计算所有列表的成对相似性(这里的相似性度量与此无关；但简单地说，它涉及到两个列表的交集，并以某种常量对结果进行规范化)。
我为成对比较而提出的代码非常简单。我只是使用itertools.product来比较每个列表和其他列表。问题是以一种高效的方式在25万份清单上进行这些计算。对于任何处理过类似问题的人:根据以下标准，通常的选项( the，PyTables)中哪一个最适合这样做：
支持python数据类型
聪明地存储一个非常稀疏的矩阵(大约80%的值为0)
有效(可在10小时内完成计算)
浏览 3提问于2013-01-10得票数 10
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numpy阵列的光谱质心
、、、、
我有一个.wav文件(在本例中称为"piano2.wav")。
我想找到巨蟒的光谱质心。
使用这里的另一篇文章中的代码，我有一个函数：
import numpy as np
from scipy.io.wavfile import read
def spectral_centroid(x, samplerate=44100):
magnitudes = np.abs(np.fft.rfft(x))
length = len(x)
freqs = np.abs(np.fft.fftfreq(length, 1.0/samplerate)[:length/
浏览 0提问于2019-01-04得票数 1
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我有一个形状img.shape = (500, 439, 3)的图像
卷积函数是
def convolution(image, kernel, stride=1, pad=0):
n_h, n_w, _ = image.shape
f = kernel.shape[0]
kernel = np.repeat(kernel[None,:], 3, axis=0)
n_H = int(((n_h + (2*pad) - f) / stride) + 1)
n_W = int(((n_w + (2*pad) - f) / stride) + 1)
浏览 5提问于2020-02-10得票数 1
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我一直在阅读贝尔曼-福特算法的一些应用程序，并遇到了这个特殊的。据我所知，这表明贝尔曼-福特算法不需要完整的网络视图就可以正常运行(找到最短路径)。为什么会这样呢？
其次，我想问一下“分布式”Bellman Ford到底是什么意思？具体地说，如何拆分一个庞大的网络，以便我们可以使用所谓的“分布式”贝尔曼·福特。
如果我的解释有误，请纠正我。提前谢谢。
浏览 4提问于2021-05-31得票数 0
1回答
我想使用‘KDtree’(这是最好的选择。其他的“KNN”算法对于我的项目来说并不是最优的)，使用自定义的距离度量。我在这里检查了一些类似的问题的答案，这应该是work...but没有的。
distance_matrix的定义应该是一致的：
array([[ 1., 0., 5., 5., 0., 3., 2.],
[ 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 5., 0., 1., 5., 0., 2., 3.],
[ 5., 0., 5., 1., 0., 4., 4.],
[ 0., 0.,
浏览 3提问于2017-12-31得票数 5
2回答
问题相当简单。给定256×256灰度图像，我想返回基于阈值的颜色图像。
所以我在想：
img=whatever # 2D array of floats representing grayscale image
threshold=0.5
color1=[1.0,0.0,0.0]
color2=[0.0,0.0,1.0]
newImg=np.where(img>threshold,color1,color2)
然而，我得到了臭名昭著的答案："ValueError:操作数不能与形状(500,500) (3) (3，)一起广播。“
哈?我真的希望能给出一个阵列形状(500,500,3
浏览 1提问于2018-07-12得票数 4
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2回答
我正在尝试使用数据库中其他列的np.where条件创建一个新列。
我的代码
df5['RiskSubType']=np.where(new_df['Snow_Risk']==1,(( ' Heavy Snow forecasted at ' +df5.LOCATION.mask(new_df.LOCATION=='',df5.LOCATION_CITY))),
np.where(df5['Wind_Risk']==1,( ' Heavy Wind forecasted at ' +df5.L
浏览 1提问于2019-11-28得票数 1
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我做错了什么？
我正在尝试使用sklearn的BallTree，以便提出类似的集合，然后对给定集合中可能缺少的项目生成一些建议。
import random
from sklearn.neighbors import BallTree
import numpy
collections = [] # 10k sample collections of between
# 7 and 15 (of a possible 300...) items
for sample in range(0, 10000): # build sample data
浏览 1提问于2015-11-12得票数 0
4回答
我想用列的平均值减去numpy数组中的所有值。
以前，下列代码起作用：
centered_data = data - data.mean(axis = 1)
现在，这段代码产生了如下错误消息：
ValueError:操作数不能与形状一起广播(3,862) (3，
将此行更改为：
centered_data = data - data.mean(axis = 1).reshape(data.shape[0],1)
数据为numpy.ndarray类型。
为什么平均向量现在需要一个重塑，而它以前没有？
浏览 5提问于2015-06-09得票数 1
5回答
我不明白。这些文档解释了广播的规则，但似乎没有用英语来定义它。我的猜测是，广播是当NumPy用虚拟数据填充一个较小的维度数组以执行操作时。但这不管用：
>>> x = np.array([1,3,5])
>>> y = np.array([2,4])
>>> x+y
*** ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)
但是，错误信息暗示我走在正确的轨道上。有人可以定义广播，然后提供一些简单的例子来说明什么时候起作用，什么时候不起作用？
浏览 4提问于2015-09-28得票数 5
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2回答
二次循环的优化
、、
如何优化下面的代码。以…为例
x_tsvd = [[1,2,3,4],[5,4,5,6],[2,4,5,5]]
svd_tfidf=[[11,3,4,5],[4,4,6,7],[6,6,3,5]]
行数非常大(上面的400万行)只是一个example.Basically，我必须计算x_tsvd的每一行与svd_tfidf的余弦相似度。我有没有办法进一步优化它以加快速度。
for i in range(len(x_tsvd)):
array_=[]
for j in range (len(svd_tfidf)):
cosine_similarity_=np.dot
浏览 2提问于2022-07-13得票数 0
我正在尝试创建一个离线估计器，用于估计从一个lat/long到另一个lat/ long需要多长时间。我遇到的两种方法是哈弗森距离和曼哈顿距离。我想做的是计算两种方法，然后用两者之间的平均值作为距离，然后用一些平均速度计算时间。
由于这个值将被用作城市司机的估计值，直线距离将严重低估实际行驶距离。
任何想法都将不胜感激。
浏览 0提问于2019-07-10得票数 1
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我有一个很大的矩阵(形状为(3000,25000))，我使用this /UMAP将其简化为(3000,2)表示，并且在这个表示上看到了分类性能的显著提高。然而，我希望能够理解潜藏的特征的重要性，不是在潜在的空间，而是在正常的空间。有没有一种方法可以从潜在的表示和我的feature_importances_ (从我的随机森林建立在它周围)追溯到底层特性？
浏览 1提问于2019-02-16得票数 0
1回答
我是python的新手(我使用python 3)，并且希望在knn分类器中设置我的权重。实际上，我想用距离的反平方作为权重。如果这个距离取决于您想要预测的输入，我如何在训练矩阵中设置这个指数？
根据我所读到的，我试图创建一个函数作为参数，但是在确定输入时，我有一些疑问。我的直觉告诉我，我的函数的输入应该是一个数组，更具体地说，是测试矩阵的一行。
我的X_train有4列(所以我的X_test也是)
def my_weight_function(row_vector):
w=[]
for i in range(len(X_train)):
dif = np.asa
浏览 0提问于2019-09-01得票数 1
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数组具有以下维度：dists：(500,5000) train：(5000，) test:(500,500，)
为什么前两个语句会抛出一个错误，而第三个语句工作得很好？
dists += train + test
错误：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5000,) (500,)
dists += train.reshape(-1,1) + test.reshape(-1,1)
错误：ValueError: operands could not be broadcast t
浏览 0提问于2018-06-08得票数 6
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我对蟒蛇很陌生，所以请友好一点。
我正在尝试将两个Numpy数组与np.logical_or函数进行比较。当我运行下面的代码时，
Percentile = np.logical_or(data2 > Per1, data2 < Per2)行语句
ValueError:操作数不能与形状一起广播(2501,2501)
data = 1st Array
data2 = 2nd Array
Per1 = np.percentile(data, 10, axis=1)
Per2 = np.percentile(data, 90, axis=1)
Percentile = np
浏览 1提问于2018-07-18得票数 0
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这是我的密码。请注意，这只是一个玩具数据集，我的真实集包含大约1000个条目在每个表中。
import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn.neighbors
locations_stores = pd.DataFrame({
'city_A' : ['City1', 'City2', 'City3', 'City4', ],
'latitude_A': [ 56.361176, 56.34061, 56.3747
浏览 3提问于2020-09-10得票数 0
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我正在对数值变量(knn回归或局部加权平均)进行kNN预测。我使用欧几里德距离和1/距离作为权重，但我不知道这是如何应用的。我有个问题：
如何精确地在WEKA IBk中进行回归加权？这是一个像1/距离这样的简单函数还是更复杂的函数？我查看了源代码，但什么也听不懂。距离是如何定义的-是欧几里得的，还是做了一些修改？该代码意味着什么(这是IBk源代码中的第867和868行)：
distances[i] = distances[i]*distances[i];
distances[i] = Math.sqrt(distances[i]/m_NumAttributesUsed);
浏览 2提问于2013-09-27得票数 0
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我使用plot_diagnostics绘制ARIMA模型。
我的代码是
mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(y,
order=(1, 1, 1),
seasonal_order=(1, 1, 0, 12),
enforce_stationarity=False,
enforce_invertibility=False)
results = mod
浏览 0提问于2019-05-01得票数 0
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我有一个numpy数组大小(9126,12)和两个参考集群点(2,12)，我试图计算到数组的距离，以便给它们加上标签。实际上，我理解这是如何发生的，但由于发送不同大小的数组，我无法实现它。
我知道我可以使用numpy.linalg，但是它是家庭作业的一部分，所以不能这么做。
ValueError:操作数不能与形状一起广播(9126,12) (2,12)
def euclid_dist(v1, v2):
return np.sqrt(((v1-v2)**2).sum(axis = 1))
def check_euclid_dist(data, reference_vectors)
浏览 1提问于2020-03-14得票数 0
1回答
我是python的初学者，我正在试图绘制集群的中心，但无法做到这一点。这是我的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("InputClusterModel.txt")
df.columns = ["Major","Quantity","rating","rating_2","RightWindoWeek","Ranking","CopiesQuant","Content"
浏览 2提问于2016-11-29得票数 1
1回答
我有一些物体的图像(轮廓)。但是，我想对这些形状进行平均，并使用对象的平均形状进行进一步的形状分析。
示例：
在上图中，我已经堆叠了轮廓来演示我的示例。
我已经实现了算法的前两个步骤：
1)找到这两个对象形状的质心
2)对齐中心
3)对对象形状进行插值
由于我没有使用一些参数/解析方程来表示形状，我如何获得插值对象的形状(即第三步)？
提前感谢
浏览 2提问于2012-08-07得票数 0
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我想创建形成非重叠圆形状的数据点；到目前为止，我能够生成随机分布的圆，但没有考虑非重叠特征。如何在创建示例2 (number_circles = 2)时实现这些圆不重叠？
浏览 2提问于2020-09-23得票数 0
4回答
问题
想象一下我站在机场。给定一个地理坐标对，如何有效地确定我站在哪个机场？
输入
表示我所处位置的坐标对(x,y)。
一组坐标对[(a1,b1), (a2,b2)...]，其中每个坐标对代表一个机场。
期望输出
来自一组机场坐标对的坐标对(a,b)，表示距离(x,y)点最近的机场。
低效解
以下是我解决这个问题的低效尝试。它显然与机场的长度成线性关系。
shortest_distance = None
shortest_distance_coordinates = None
point = (50.776435, -0.146834)
for airport in air
浏览 5提问于2016-08-23得票数 26
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3回答
我的怀疑是关于在矮胖的文档中。
y = np.arange(35).reshape(5,7)
这是我想澄清的行动：
y[np.array([0,2,4]),1:3]
根据医生的说法：
“实际上，该切片被转换为一个索引数组np.array([1,2]) (shape (1,2))，该索引数组与索引数组一起广播以生成一个形状数组(3，2)。”
这不起作用，所以我假设它不是等价的。
y[np.array([0,2,4]), np.array([1,2])]
------------------------------------------------------------------------
浏览 7提问于2015-07-31得票数 2
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1.我有两个numpy数组，它们分别是data_test和data_train。
data_partial_test = data_test[:2000,:]
test_lable = label_test
print(test_lable.shape)
print(data_partial_test[0].shape)
print(data_train[0].shape)
dis = (( data_partial_test- data_train[:21000,])**2).sum(axis=1)
2. data_test为(21000,78
浏览 1提问于2020-10-06得票数 0
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2回答
我有带有多维数组的脚本，而不是for -循环，我想使用向量化的实现来解决我的问题(有时包含列操作)。
让我们考虑一个使用矩阵arr的简单示例
> arr = np.arange(12).reshape(3, 4)
> arr
> ([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
> arr.shape
> (3, 4)
所以我们有一个矩阵arr，它有3行4列。
在我的脚本中，最简单的例子是向数组中的值添加了。例如，我为单行或多个行执行此操作
> someVector = np
浏览 0提问于2016-03-05得票数 4
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1回答
理解节点嵌入
、、、
我刚刚开始研究图神经网络，我对节点嵌入过程有点困惑。这是我的理解，如果我误解了，请告诉我：
给出无标号数据，构造一个图G=(V,E)，生成一个包含节点形状、大小、强度等重要特征的掩码，然后尝试对节点进行分类。因此，这就是我们使用节点嵌入的地方，它似乎利用了上述所有这些特性，并试图将它们压缩为嵌入矩阵。我们这样做的原因是因为它从邻接矩阵中删除了所有不必要的信息，并且只包含节点的所有重要特征。然后，利用这个带图卷积的矩阵最终对未见图像进行分类。是这样的吗？
因此，让我们举个例子，我一直在研究GraphSage，因为这似乎是最好的方法之一(是吗？)似乎可以从本地社区学习嵌入，但我想知道它是如何工作的
浏览 0提问于2021-02-22得票数 0
我正在使用带有自定义指标的KD-estimation。该度量显然比内建欧几里德距离慢，但工作正常。在做的时候
kde=KernelDensity(...)
kde.fit(X)
我会在合理的时间内得到结果。
当我计算出
surface=np.exp(kde.score_samples(meshgrid))
mehsgrid是一个大约64000x2大小的numpy数组，kde计算网格中每个点的距离。我似乎基本上误解了为什么这是必要的.密度已经用.fit()方法计算出来了，score_samples“应该”只计算网格中每个点的密度--对吧？我是不是忽略了什么？
当我使用内置欧几里得度量进行所有计算
浏览 4提问于2015-05-15得票数 0
2回答
我的广播错误如下：
ValueError:操作数不能与形状一起广播(84,36) (84,36,210,45)
有办法绕过这件事吗？我尝试使用np.transpose()来改变索引，以便遵守广播规则，但不知怎么的，我得到的答案已经不正确了。np.transpose()在这里真正做了什么？
浏览 3提问于2020-12-05得票数 0
3回答
我想要绘制两个变量的实函数的曲面，其中包含矩阵，但否则函数是实的。当我试图运行代码时：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.linalg import expm, norm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
def f(x,y):
A = np.array([[0,-1,0],[1,0,0],[0,0,0]])
v = np.array([[1,2,3]])
return norm(x*y*A@v
浏览 0提问于2020-11-18得票数 1
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1回答
考虑下图：
我如何得到这个平面上一个点的“平均值”(未知这叫什么)？例如，如果我在该网格上的23，15，45和34之间，它将按每个网格的距离加权平均所有这些网格。例如，在这里，我希望是25。
这真的很难解释，你可以随意提出任何问题。
非常感谢你的帮助，Kidovate
浏览 2提问于2012-02-14得票数 1
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我正在尝试手工编写多重线性回归代码，为此，我编写了以下逻辑：
#building the model
#lets start with a random value of m and c
import numpy as np
n_samples,n_features=X_train.shape
weight=np.zeros(n_features)
bias=0
lr=0.0001 #l is the learning rate
mse=[]
for i in range (0,20000):
Y_pred=np.dot(X_train,weight)+bias
m
浏览 0提问于2021-01-08得票数 3
这是的后续问题。基本上，我想做的是简单地从平均值中减去每一幅图像。
基于和上的这个问题，以及当我们将图像的裁剪版本提供给网络时的，我们需要使用如下内容减去平均像素：
mu = mean_file.mean(1).mean(1)
但讽刺的是，当我想这么做的时候：
.. = (img[:,0:224,0:224] - mu)
我得到了ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,224,224) (3,)。我不太精通Python和Numpy，也不知道这个错误消息想要传达什么。
目前，我正在裁剪均值文件，这并不
浏览 0提问于2017-07-25得票数 1
1回答
让我们假设一个有一个二维向量数组：
v = np.array([ [1, 1], [1, 1], [1, 1], [1, 1]])
v.shape = (4, 2)
和一组标量：
s = np.array( [2, 2, 2, 2] )
s.shape = (4,)
我希望结果是：
f(v, s) = np.array([ [2, 2], [2, 2], [2, 2], [2, 2]])
现在，执行v*s是一个错误。那么，实现f最有效的方法是什么？
浏览 1提问于2014-06-16得票数 5
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我正在用Google Colab做一个python程序，在这个Colab中，我想创建一个函数，它发送两个Numpy数组，一个panda Dataframe和一个字符串到一个Numpy矢量化函数。当我执行这段代码时，我得到以下错误：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (6501398,) (6501398,) (462650,11) ()。
下面是我使用的代码：
def calc_gem_bouwjaar(postcode_van_ascii, postcode_tot_ascii, BAG_group
浏览 0提问于2020-05-12得票数 0
2回答
我想从头开始编写我自己的kNN算法，原因是我需要对特征进行加权。问题是，尽管删除了for循环并使用了内置的numpy功能，我的程序仍然非常慢。
有没有人能建议一种加速这个过程的方法？我没有使用np.sqrt作为L2距离，因为它是不必要的，而且实际上会使整个过程变慢很多。
class GlobalWeightedKNN:
"""
A k-NN classifier with feature weights
Returns: predictions of k-NN.
"""
def __init__(sel
浏览 127提问于2018-08-05得票数 9
我有两个数组A和B。A的形状是(m,3)，B的形状是(n，3)。 这些矩阵如下所示： A
#output
array([[ 9.227, -4.698, -95.607],
[ 10.294, -4.659, -94.606],
[ 11.184, -5.906, -94.675],
...,
[ 19.538, -91.572, -45.361],
[ 20.001, -92.655, -45.009],
[ 19.271, -92.726, -45.79 ]]) 所以它包含了每一行，一个三维点的坐标x，y，z。B遵循相同的格式。 我有这个函数(
浏览 41提问于2020-02-03得票数 2
回答已采纳
我想将噪声添加到均匀矩阵中，我使用的代码是：
import numpy as np
s = np.random.default_rng(100).normal(10,5,512*512)
s2 = np.reshape(s, (512,512))
s2 =s2+11*np.ones((515,512))
它会给出以下错误：
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (512,512) (515,512)
这里的问题在哪里？
浏览 0提问于2020-10-19得票数 0
2回答
这是关于如何创建一个OpenGL不规则球体。我在网上搜索过，但所有的文档都在告诉我如何创建一个规则的球体。
我需要的效果是模拟一个气泡，当用户触摸气泡时，它应该作用于触摸，球体气泡应该在触摸位置改变其形状。比方说，把触觉部分凹进去。
我想不出一种可行的方法来做这种模拟。我应该改变触摸部分的顶点位置吗？或者我可以使用着色器来实现此效果？
同时，我不知道如何才能逼真地模拟凹面，有没有数学程序来描述这样的过程？
谢谢！
浏览 0提问于2012-02-25得票数 0
2回答
我定义了一个二维数组如下：
predict_result = np.zeros((69,1000))
在循环中，我试图将一个预测的一维数组注入其中。
for ij in range(0,1000):
# # some code to generate Ypredict
predict_result[:,ij]=Ypredict
Ypredict总是(69,1)的形状。但是，运行该程序会出现以下错误
predict_result:，ij=Ypredict ValueError:无法广播输入数组从形状(69,1)到形状(69)
如何纠正此错误？
浏览 1提问于2018-03-15得票数 0
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晚安,
我想用最近邻模型进行非均匀权值的回归。我在中看到，我可以在模型的声明中使用weights='distance'，然后权重与距离成反比，但我得到的结果并不是我想要的。
我在中看到，我可以使用一个函数来计算预测中使用的权重(给定距离)，所以我创建了以下函数：
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import numpy
nparray = numpy.array
def customized_weights(distances: nparray)->nparray:
for distance i
浏览 6提问于2020-07-11得票数 0
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查找每个节点的最近节点
、、、
我有两组节点-集合A和集合B。每组节点的大小为25,000。
我得到一个百分比(比方说20%)。我需要找到最小距离，这样集合A中20%的节点都在集合B中任何节点的该距离内。
解决方案：
找出集合A中最接近集合B中任何节点的20%。答案是这20%中离集合B中任何节点最远的节点。
蛮力解决方案：
foreach (Node a in setA)
{
a.ShortestDistance = infinity;
foreach (Node b in setB)
{
浏览 6提问于2014-06-25得票数 4
我正在寻找一个关于广播规则和乘法因子的numpy.dot方法的一点澄清。我已经创建了两个形状数组(2，)和(3)，它们可以通过添加一个新的轴(3,1形状)来乘以，但是即使添加了一个新的轴并变成(3,1)形状，它也不能通过np.dot方法实现。以下是完成的小测试。
x_1 = np.random.rand(2,)
print(x_1)
x_2 = np.random.rand(3,)
print(x_2)
> [ 0.48362051 0.55892736]
> [ 0.16988562 0.09078386 0.04844093]
x_8 = np.dot(x_1, x_
浏览 1提问于2017-06-18得票数 0
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