为了学习python,我使用了@运算符。@ infix运算符,指定用于python 3中的矩阵乘法。但我使用的是python 2。 def spaceship_cockpit_coordinates(self):
"""Calculates and returns the position of the 'cockpit' when
the spaceship rotates"""
rot_mat = np.array([[np.cos(self.angle), -1*np.sin(self.angle)],
[np.sin(s
我正在尝试访问图形卷积网络中间层的输出,model.predict抛出了输入值的InvalidArgument错误,因为model.fit在相同的输入下工作得很好。 这是我的代码,它使用了由spektral库提供的来自OGB的'CORA‘引用数据集,该库为图卷积网络提供了算法和示例。我的代码基于同一个库here中的一个示例 from spektral.datasets import citation
from spektral.layers import GraphConv
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models im
关于类,我是一个Python新手。我已经看到一些脚本包含似乎将类的实例“乘以”在一起的行。例如:
Z = X * Y
其中X和Y是两个不同类的实例。
*符号是什么意思,以及它如何应用于Python中的类(或类的实例)?
在大多数情况下*与乘法有关,但我不明白“乘法”类是什么意思。
任何信息都将不胜感激。
w = scipy.linalg.inv(X.transpose() * X)* X.transpose() * y;
当我在我的一个函数中执行以下操作时..我得到以下错误。我对Python有点陌生,希望得到任何帮助。谢谢。
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (64,242) (242,64)
在阅读Python3的词汇分析时,我被关于operators1和分隔符的最后一节稍微搞糊涂了。@字符被列为运算符和分隔符,@=也被列为增广赋值运算符。按照其他增广赋值运算符的形式,我认为这意味着@字符可以这样使用:
x = x @ y
或
x @= y
我试过用这种方法使用整数和字符串,但没有成功。我很熟悉在装饰器中使用@,但不知道增广赋值操作符是如何与装饰器兼容的。
在Python3中使用@和@=作为运算符和/或分隔符的目的是什么?
1 Python3-运算符:
我想使用不同的超参数多次运行Python3进程。为了充分利用可用的CPU,我需要多次生成该进程。然而,在实践中,我几乎没有看到任何提速.下面我将复制一个小测试,说明效果。
首先是Python测试脚本:
(speed_test.py)
import numpy as np
import time
now = time.time()
for i in range(50):
np.matmul(np.random.rand(1000,1000),np.random.rand(1000,1000))
print(round(time.time()-now,1))
10.0 a A :pyth
我刚刚开始学习Python/NumPy。我想写一个函数,它将应用一个具有2个输入和1个输出的操作,以及一个给定的权重矩阵,即两个形状为(2,1)的NumPy数组,并且应该使用tanh返回形状为(1,1)的NumPy数组。这是我想出来的: import numpy as np
def test_neural(inputs,weights):
result=np.matmul(inputs,weights)
print(result)
z = np.tanh(result)
return (z)
x = np.array([[1],[1]])
y = np.arr
我正试图在Julia中做一些矩阵乘法,将其与numpy的矩阵相乘。
我的朱莉娅代码如下:
function myFunc()
A = randn(10000, 10000)
B = randn(10000, 10000)
return A*B
end
myFunc()
python版本是:
A = np.random.rand(10000,10000)
B = np.random.rand(10000,10000)
A*B
Python版本需要100 to以下的时间才能执行。朱莉娅版本超过13s!!考虑到他们在引擎盖下使用几乎相同的BLAS技术,朱莉娅版本的问题是什么?!