对于相同的元素，不同的切片给出了不同的不等式
import numpy as np a = np.array([.4], dtype='float32') b = np.array([.4, .6]) print(a > b) print(a > b[0], a > b[1]) print(a[0] > b[0], a[0] > b[1]) [ True False] [False] [False] True False 这是怎么
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我正在进行一个多分类项目，我注意到无论我运行什么分类器，模型中的精度和召回率都是相同的。 分类问题有三个截然不同的类别。数据量偏小，13k实例分为测试(0.8)和训练(0.2)。 训练数据的形状为(10608，28)，标签的形状为(10608，3)(二进制标签)。 分类不平衡： 标签0占所有标签的30% 标签1占所有标签的4% 标签2占所有标签的66%。 我正在比
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为什么使用DECIMAL方法时0.2不等于0.2？
我还是一个初学者，使用Python中内置的DECIMAL方法，它会略微关闭。 代码如下： import decimal print(decimal.Decimal(0.02)) 以下是输出： 0.0200000000000000004163336342344337026588618755340576171875 我开始想，这怎么可能？0.02不是0.02000000000
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在R中处理非常小的数字
我需要计算一个非常小的数字列表，例如 (0.1)^1000，0.2^(1200)， 然后将其规格化，使其合计为1 即 A1=0.1^1000， A2=0.2^1200 我想计算一下 A1‘=a1/(a1+a2)， A2‘=a2(a1+a2)。 我遇到了下溢问题，因为我得到A1=0。我怎么才能绕过这个问题呢？ 从理论上讲，我可以处理日志，然后log(A1)=1000*log(0
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随机指标函数(聚类性能评估)
据我所知，Python中没有针对Rand Index的软件包，而对于调整后的Rand Index，您可以选择使用sklearn.metrics.adjusted_rand_score(labels_true, labels_pred)。 我为Rand Score编写了代码，我将把它作为帖子的答案与其他人分享。 推荐答案 from scipy.misc import comb from
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我想知道在Java中修复精度错误的最佳方法是什么。正如您在以下示例中看到的，存在精度错误： class FloatTest { public static void main(String[] args) { Float number1 = 1.89f; for(int i = 11; i
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十进制与双倍！- 我应该使用哪一个以及何时使用?
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Rails:无法在迁移中使用 change_column 添加 :precision 或 :scale 选项?
这似乎已经被问过:rails小数精度和比例 但是当为 :precision 或 :scale 运行 change_column 迁移时，它们实际上不会影响架构或数据库，但 db:migrate 运行没有错误. 我的迁移文件如下所示: 类 ChangePrecisionAndScaleOfPaybackPeriodInTags
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MongoDB:如何在查询中获得 N 个小数精度
给定 MongoDB 集合中的以下文档... { "_id": 1, "amount": { "value": 1.123456789999, "rate": 1.2 }}{“_id":2，“金额":{“价值":2.9844，“利率":1.2}}{“_id":3，“金额":{“价值":1.123876，“利率":1.2}}{“_id":4，“金额":{“价值":3.3557886，“利率":1.
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比较一个 32 位浮点数和一个 32 位整数而不强制转换为双精度，当任何一个值都可能太大而无法完全适合另一种类型时
我有一个 32 位浮点 f 数(已知为正数)，我需要将其转换为 32 位无符号整数.它的大小可能太大而无法容纳.此外，下游计算需要一些空间.我可以将最大可接受值 m 计算为 32 位整数.如果 f (
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将 Java 数字转换为 BigDecimal:最好的方法
我正在寻找将数字转换为 BigDecimal 的最佳方法. 这够好吗? 编号；BigDecimal big = new BigDecimal(number.toString()); 我们可以使用 toString() 方法丢失精度吗? 解决方案 这很好，记住使用 BigDecimal 的构造函数来声明一个不是 String 类型的值是很危险的.考虑以下... BigDecima
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在度数和毫秒之间转换
我知道从度到毫秒的转换公式，反之亦然.可以这样实现: 保护函数 decimal_to_milisecond($dec) {if (!empty($dec)) {$vars = explode(".",$dec);if (count($vars) == 2) {$deg = $vars[0];$tempma = "0.".$vars[1];$tempma = $tempma * 3600;$mi
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Fortran 精确处理大实数
当我运行下面的代码时，我得到的输出是 6378136.5 而不是 6378136.3 程序测试隐式无真实*8 半径半径 = 6378136.3打印*,半径结尾 我已阅读此其他链接(Fortran 中实数的精度问题) 但它没有解释如何解决这个问题. 解决方案 发生这种情况的原因不是因为您使用的变量缺乏精度，而是因为您使用单精度数初始化了该值. 看看 这个答案一个很好的解释，以及一个
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使用 intel 11.1 编译器在 fortran 90 中获得双精度
我有一个非常大的代码，它设置并迭代求解一个非线性偏微分方程系统，用 fortran 编写.我需要所有变量都是双精度的.在我为代码编写的附加模块中，我将所有变量声明为双精度类型，但我的模块仍然使用旧源代码中声明为实数类型的变量.所以我的问题是，当单精度变量乘以 fortran 中的双精度变量时会发生什么?如果用于存储值的变量声明为双精度，结果是否为双精度?如果双精度值乘以最后没有“D0"的常数怎么办
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我正在尝试在 gfortran 中使用四精度，但似乎 real*16 不起作用.经过一番摸索，我发现它可能实现为real*10.real*10 实际上是四精度吗? 如何测试我的代码的精度?是否有用于测试精度的标准简单算法?例如，当我想弄清楚计算机 0 是什么时，我会继续除以 2.0，直到达到 0.0.跟踪这些值让我知道计算机何时“认为"我的非零数为零 - 给我计算机零. 有没有一种像我
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实变量精度
我在 FORTRAN 77 中有以下代码: REAL*8 :: dmdm=1.-1.E-12写(6，*)'dm:'，dm 我得到:dm: 1 这样好吗?我想获得 dm=0.999999999999 解决方案 如注释中所述，您需要指定常量的精度.此外，real*8 已过时.(它总是扩展吗?)这是一种现代的编写方式，使用 ISO Fortran 环境获取 64 位实数类型，并在声明和
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扩展双精度
不使用 quadruple 是否可以得到超过 16 位的 double 精度?如果可能，它是否取决于编译器或其他东西?因为我知道有人说他使用的是 double 精度并且有 22 位精度. 解决方案 数据类型双精度源于Fortran 77，该类型的唯一要求是比真实.你不应该再使用它了. 在 Fortran 90/95 及更高版本中，至少支持两种大小的实数.精度由kind参数决定，其值取
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如何以可移植的方式保持 Fortran MPI 程序的精度?
我有一个 Fortran 程序，我在其中指定数值数据类型的 kind 以尝试保持最低级别的精度，而不管使用什么编译器来构建程序.例如: 整数，参数 :: rsp = selected_real_kind(4)...真实(种类=rsp)::real_var 问题是我使用 MPI 来并行化代码，我需要确保 MPI 通信指定具有相同精度的相同类型.我使用以下方法与我的程序中的方法保持一致: 调用
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“real*8"是什么意思?意思是?
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