是否可以更改np.add()函数的精度？
是的，可以更改np.add()函数的精度。np.add()函数是NumPy库中用于执行数组元素的逐元素加法的函数。默认情况下，np.add()函数使用的是浮点数的标准精度。
要更改np.add()函数的精度，可以使用NumPy库中的set_printoptions()函数来设置打印选项。通过设置set_printoptions()函数的参数precision，可以指定所需的精度。
以下是一个示例代码，演示如何更改np.add()函数的精度为2位小数：
import numpy as np
# 创建一个数组
arr1 = np.array([1.23456789, 2.34567891, 3.45678912])
arr2 = np.array([4.56789123, 5.67891234, 6.78912345])
# 设置精度为2位小数
np.set_printoptions(precision=2)
# 执行数组元素的逐元素加法
result = np.add(arr1, arr2)
# 打印结果
print(result)输出结果为：
[ 5.8 8.02 10.25]在这个示例中，我们使用np.set_printoptions()函数将精度设置为2位小数。然后，使用np.add()函数对两个数组进行逐元素加法运算，并将结果打印出来。
需要注意的是，这种方式只是在打印结果时改变了精度，并没有改变np.add()函数本身的精度。如果需要在计算过程中改变精度，可以考虑使用其他库或方法来实现，如Decimal库等。
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1回答
在numpy中使用单精度(float32)编写代码时，编写起来太困难了。
首先，单一预测浮子的衰减时间太长。我们必须按以下方式键入所有变量。
a = np.float32(5)
但其他一些语言使用了更简单的表示形式。
a = 5.f
第二，艺术操作也不方便。
b = np.int32(5)+np.float32(5)
我以为b的类型是numpy.float32，但它是numpy.float64。
当然了,
b = np.add(np.int32(5), np.float32(5), dtype=np.float32)
还我想要的。但是它太长了，无法取代所有的行动。
在numpy中是否有更简单的
浏览 0提问于2017-02-27得票数 1
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3回答
我有一个n个矩阵的列表，其中n= 5： [matrix([[3.62425112, 0.00953506],
[0.00953506, 1.05054417]]), matrix([[4.15808905e+00, 9.27845937e-04],
[9.27845937e-04, 9.88509628e-01]]), matrix([[3.90560856, 0.0504297 ],
[0.0504297 , 0.92587046]]), matrix([[ 3.87347073, -0.12430547],
[-0.1243
浏览 35提问于2021-01-09得票数 0
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1回答
从某种意义上说，这已经有了
人们不应该对这件事想得太仔细。这最终对个人的心理健康和长寿都有好处。
当然，精神健康和长寿是好事，但是这个人的自尊心又受到了另一次打击，试图变得聪明和残忍，却被蒙皮拒绝了：
考虑以下我们从某些字节数据开始的位置：
a = np.linspace(0,255,6, dtype=np.uint8)
a
# array([ 0, 51, 102, 153, 204, 255], dtype=uint8)
让我们假设我们想要添加一些东西并促进类型，这样它就不会被包装起来。对于标量，这是行不通的：
b = np.uint16(1)
a + b
# array([
浏览 4提问于2019-05-28得票数 2
我正试着向服务器发送邮件。但我得到的只是一个答案:糟糕的请求。我对此真的很陌生。我已经做了一些其他的例子，它工作得很好，但这不是。
服务器代码：
@RequestMapping(value="/restfulservice/alarm/start", method=RequestMethod.POST,
headers={"Accept=application/json"})
@ResponseStatus(HttpStatus.CREATED)
public @ResponseBody AlarmStartRespons
浏览 1提问于2014-08-19得票数 0
1回答
我有个问题。设置比我在这里展示的要复杂得多，但这是为了让问题更容易理解。假设我有以下脚本：
import numpy as np
import pandas as pd
world_exports = np.zeros((4, 1))
def sum_country_exports(nation, vector):
vector = np.add(np.array(vector), np.array(exports[nation]))
countries = ['United States', 'Canada', '
浏览 0提问于2020-08-03得票数 0
1回答
我一直在浏览这些问题，可以找到一些帮助，但我更喜欢通过直接询问得到确认。所以这是我的问题。
我有一个维数N的(numpy)数组u，我想从它建立一个维数N^2的平方矩阵k。基本上，每个矩阵元素k(i,j)被定义为k(i,j)=exp(-|u_i-u_j|^2)。
我第一个天真的方法是这样做，我相信，就像Fortran一样：
for i in range(N):
for j in range(N):
k[i][j]=np.exp(np.sum(-(u[i]-u[j])**2))
然而，这是极其缓慢的。例如，对于N=1000，大约需要15秒。我的另一种做法是(受到其他问题/答案的启发)：
浏览 2提问于2017-06-26得票数 1
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我有两个多维数组，大小都是128X640X5。5是矩阵的通道数。我希望为矩阵中的每一点添加两个矩阵的各自通道值。例如，如果A和B为2矩阵，我希望这样做: A(x，y,0)+B(x，y,0) =A(x，y,0)。这应该是在A和B中添加点x和y的第0通道值，然后将其存储在A. Similiary中，我希望其他4个通道也这样做。你知道如何在蟒蛇身上做到这一点吗？我正在使用python的numpy数组，基本上处理图像处理问题。
浏览 2提问于2016-08-26得票数 0
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import numpy as np
a = np.array([1.2, 5.4, 6, 1.5, 9])
b = np.array([5.2, 1.0, 1.2, 1.5, 2])
def sum_arrays(*array: np.array):
return np.add(array)
print(sum_arrays(*a, *b))
是否有一种方法可以使用变量参数将两个数组与add函数一起添加？我知道这个例子是错误的，但它只是为了得到一个想法
浏览 1提问于2021-03-09得票数 0
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我正在使用VSCode 1.68.1，Ubuntu20.04。
我的链接如下：
from unittest import result
import numpy as np
import time
import cv2
import sys
import cv2.aruco as aruco
import socket
import datetime
import glob
import math
import multiprocessing as mp
port = 30003
IP = '192.11.0.25'
robot_ID = 20185500976
robot
浏览 19提问于2022-06-29得票数 -2
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假设我有一个2D数组，例如
a = array([[0,1],[10,12]])
是否有一种简单而快速的方法来创建一个新的二维数组aplus1，它只在第二轴上添加一个常数，同时保持第一轴的原样？因此，我希望得到(对于常数= 1)
array([[0,1],[11,13]])
我本来希望aplus1 = np.add(a,1,axis=1)是可用的，但np.add没有选择axis=。
浏览 3提问于2022-05-15得票数 -1
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我需要解和(加法)每一个项目有相同的指数。我用地图，拉链，列表理解找到解决方案。是否有定义函数的解决方案。我的尝试：
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
def add(a,b):
for x in a:
return(x)
def add1(x,b):
for b in b:
return x + b
print (add(a,b))
上面输出的是1，这是错误的
预期产出:[5,7,9]
浏览 2提问于2018-02-16得票数 0
回答已采纳
此代码：
import numpy as np
import cProfile
shp = (1000,1000)
a = np.ones(shp)
o = np.zeros(shp)
def main():
np.divide(a,1,o)
for i in xrange(20):
np.multiply(a,2,o)
np.add(a,1,o)
cProfile.run('main()')
只印：
3 function calls in 0.269 seconds
Ordered by: sta
浏览 0提问于2013-12-06得票数 6
我想知道在函数ufunc_reduce中r = ufct.identity是做什么的。它是否完全像r = 0一样初始化操作
a = np.array([2,3,4,5])
b = np.array([8,5,4])
c = np.array([5,4,6,8,3])
def ufunc_reduce(ufct, *vectors):
vs = np.ix_(*vectors)
r = ufct.identity
for v in vs:
r = ufct(r,v)
return r
ufunc_reduce(np.add,a,b,c)
浏览 11提问于2017-01-28得票数 2
回答已采纳
阅读TensorFlow文档：
import numpy as np
ndarray = np.ones([3, 3])
print("TensorFlow operations convert numpy arrays to Tensors automatically")
tensor = tf.multiply(ndarray, 42)
print(tensor)
print("And NumPy operations convert Tensors to numpy arrays automatically")
print(np.add(tenso
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
我使用此函数为sin函数更新mlp的权重
它适用于异或运算，没有问题，但我不明白为什么它不适用于我的罪过，两者都以同样的方式调用，但我一直得到
错误：
unsupported operand type(s) for *: 'float' and 'builtin_function_or_method'
def update_weights(self, learning_rate):
self.weights1 = np.add(self.weights1, learning_rate * self.delta_weights1)
self.we
浏览 1提问于2018-04-14得票数 2
问题
np.add(X, 2*Y, out=X)比np.add(X, Y, out=X); np.add(X, Y, out=X)慢得多。在现实世界中使用np.add(X, Y, out=X); np.add(X, Y, out=X)来获得性能是一种实际的实践吗？我还没有做过大量的数值计算，所以我想从那些真正致力于解决问题的人那里知道，这些差异可能是关键。
我想是的，但是有其他方法在实现性能的同时使声明变得简单吗？
背景
演示了临时副本的影响。
问题是，还有许多其他情况需要创建这样的副本，而这会影响性能.
代码与引用中的代码不一样。
import numpy as np
i
浏览 1提问于2020-12-26得票数 3
我有一个包含三个列表(ys，ys1，ys2)的列表(称为ys)。三个列表中的每个列表都包含10个数组，每个数组的长度为1534。例如，第一个列表如下所示：
In [57]: print ys[0]
[array([ 1655.13816505, 1547.98589715, 572.2745519 , ..., 89.10781318,
93.89836665, 95.07931966]), array([ 1222.2549591 , 375.13612313, 1117.62684517, ..., 92.01444874,
96.37
浏览 0提问于2014-12-12得票数 1
2回答
我希望四舍五入一个浮点数来设置精度，并从函数返回结果。例如，我目前有以下函数：
inline bool R3Point::
operator==(const R3Point& point) const
{
// Return whether point is equal
return ((v[0] == point.v[0]) && (v[1] == point.v[1]) && (v[2] == point.v[2]));
}
我希望做的不是进行直接的v[i] == point.v[i]比较，而是只比较某个设置精度的数字，这样如果是v[i] =
浏览 1提问于2010-03-01得票数 2
回答已采纳
4回答
我试图在一个列表中对一个NumPy向量列表进行求和。(在本例中，它是一个由2项组成的列表，但在我的示例中，列表可以是任意大小的。)如何将它们相加成一个新的向量？
a = np.array([100, 100])
b = np.array([200, 200])
my_list = [a, b]
ab = np.add(my_list)
np.add(a, b)可以工作，但它不是一个列表。我已经尝试过np.add(*my_list)和np.add(np.array(my_list))以及np.add(np.array([my_list]))，但都没有成功。这样做的正确方法是什么？谢谢!
浏览 7提问于2015-12-27得票数 6
回答已采纳
2回答
我正在学习python，并偶然看到了一个我以前见过的模拟模型的。其中一个功能看起来太长了，所以我认为尝试提高效率是一个很好的做法。我的尝试，虽然需要更少的代码，是大约1/60的速度。是的，我把事情弄得更糟了60倍。
我的问题是，我哪里出错了？我试着对函数的各个部分进行计时，但不知道瓶颈在哪里。
这是最初的函数。对于一个人们生活在电网上的模式来说，他们的幸福取决于他们是否和大多数邻居是同一个种族。(这是谢林的，所以我们给出一个人的x，y坐标，通过检查每个邻居的种族来确定他们的幸福。
def is_unhappy(self, x, y):
race = self.agents[(x,y)
浏览 1提问于2015-05-06得票数 9
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最近我遇到了一些代码，看起来是这样的：
a = np.divide(np.subtract(b, c), np.add(d, e))
其中a，b，c，d，e都是np.ndarray。与之相比，这一行代码看起来更难理解。
a = (b-c)/(d+e)
与+、/等相比，使用np.add()、np.divide()等有什么优势吗？
非常感谢。
浏览 7提问于2022-04-06得票数 2
1回答
我想用布尔矩阵代替整数矩阵，因为我的一些矩阵只包含0和1。所以，我想知道为什么不使用布尔矩阵来加速一些计算。但实际上，对布尔矩阵的操作要比对浮点数矩阵执行的时间长得多，例如：
import numpy as np
import time
RM = np.random.rand(1000,1000)
RM = (RM >= .5 )*1.
start_time = time.time()
R = np.sum(RM)
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))
RM = RM.astype(np
浏览 7提问于2017-03-13得票数 0
回答已采纳
我看到了ufunc where子句对于Numpy 1.15.3的一种奇怪的行为。
In [1]: import numpy as np
In [2]: x = np.array([[1,2],[3,4]])
In [3]: y = np.ones(x.shape) * 2
In [4]: print(x, "\n", y)
[[1 2]
[3 4]]
[[2. 2.]
[2. 2.]]
In [5]: np.add(x, y, where=x==3)
Out[5]:
array([[2., 2.], #<=========== where do th
浏览 0提问于2018-11-15得票数 2
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1回答
从this answer中，可以这样计算数值向量场的散度： def divergence(f):
num_dims = len(f)
return np.ufunc.reduce(np.add, [np.gradient(f[i], axis=i) for i in range(num_dims)]) 然而，我注意到输出似乎在很大程度上依赖于网格分辨率，所以似乎有问题！ 如果我看一个例子： 我们有以下向量场F： F(x) = cos(x+2y)
F(y) = sin(x-2y) 如果我们计算散度(使用Mathematica)： Div[{Cos[x + 2*y], Sin[x
浏览 14提问于2021-06-14得票数 1
2回答
A = [[1,1,1,1],[1,1,1,1]]
B = [[1,1,1,1], [1,1,1,1]]
sum = []
m=len(A[0])
n=len(A)
for i in range(n):
for j in range(m):
sum.append(A[i][j]+B[i][j])
print(sum)
我有result [2,2,2,2,2,2,2,2]，但我需要[[2,2,2,2],[2,2,2,2]]。
浏览 2提问于2018-11-18得票数 0
我有两个从图像中加载的数组，我需要添加这两个图像，如果中间有一个像素值为1的圆，我需要在左上角加上一个像素值为2的三角形。我要设置的规则是，如果1已经在该索引中，它只会将像素值2添加到空白像素(像素值为0)。
我该怎么做？我一直在尝试使用np.add和where选项
mask_test = master_array == 0
master_array = np.add(master_array, new_pic, where = mask_test)
但是它总是搞砸了，master_array最终变成了new_pic而不是和。关于“哪里”的在线搜索是徒劳的，因为每个人都没有给出一个例子，有些人
浏览 8提问于2022-04-25得票数 0
回答已采纳
假设我有以下代码：
a, b, c = np.empty((3,)), np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6])
a = b + c
我希望将b+c的结果存储在现有的数组a中，而不希望分配新的数组。我如何在numpy中实现这一点？
浏览 0提问于2016-10-03得票数 0
1回答
我正在尝试使用迭代和方程在Python中创建一个3195x71矩阵。守则如下：-
##Creating an empty matrix
import numpy as np
CC_FINAL = np.empty((3195,71))
for i in range(3195):
eB1_s = eB1[i]
Ys = Y.iloc[i]
Y_s = Ys.values.reshape(1,71)
CC_s = np.dot(eB1_s,Y_s)
CClist=CC_s
CCdf=pd.DataFrame(CClist)
CC_final
浏览 6提问于2022-05-16得票数 0
1回答
在这个简化的示例中，我有三个长度相同的列表: list a、list b和list c。我想找到以下正在运行的求和
from math import exp
a = [1.3, 4.5, 7.8, 9.2, 4.1]
b = [2.1, 1.1, 1.0, 1.0, -2.0]
c = [3.1, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0]
# This simple, but SLOW method
sum1 = 0.0
for i in range(0, 3):
sum1 += a[i] ** b[i] + 3.1 * c[i]
sum2 = 0.0
for i in range(
浏览 3提问于2020-10-05得票数 1
回答已采纳
4回答
我有三份清单：
a = np.array([True, True, False, False])
b = np.array([False, False, False, False])
c = np.array([False, False, False, True])
我想添加数组，以便新数组只有在所有对应元素都是False的情况下才有False。例如，输出应该是：
d = np.array([True, True, False, True])
但是，d = np.add(a,b,c)返回：
d = np.array([True, True, False, False])
这是为什么，我怎么能修
浏览 0提问于2013-08-06得票数 5
回答已采纳
1回答
我想做一个减法1-x，其中x是一个非常小的数字(数量级为-19或-20).I没有得到我想要的数字:运算后数字仍然是1。
我知道这是因为Matlab只计算53位，允许高达1E-16的运算，但有没有其他方法来解决这种运算？
谢谢。
浏览 0提问于2018-05-03得票数 1
1回答
我试图编写一个简单的NumPy程序，以获得有关添加功能的帮助使用google笔记本。
解决办法是：
print(np.info(np.add))
它应返回：
add(x1, x2[, out])
Add arguments element-wise.
Parameters
----------
x1, x2 : array_like
The arrays to be added. If ``x1.shape != x2.shape``, they must be
broadcastable to a common shape (which may be the shape
浏览 5提问于2021-11-21得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在用Python和Numpy实现XOR。在训练了[1,1,0]，[0,0,0]，[1,0,1]，[0,1,1]上的权重后，最后一个元素是目标，当我在网络上运行前馈算法时，我对所有输入都得到了大致相同的结果，尽管它以随机顺序训练了50000次。错误可能出在哪里？
我试着查看权重是否正在更新--它们确实在更新。我还检查了我的代码以查找错误，但没有发现任何错误。
## Need to generalize it for n layers! it is generalized for n nodes in the 3 layers.
class nn:
# input_nodes = 0
浏览 0提问于2019-03-26得票数 2
1回答
我想知道是否有更有效的方法来添加多个numpy数组(2D)，而不是： def sum_multiple_arrays(list_of_arrays):
a = np.zeros(shape=list_of_arrays[0].shape) #initialize array of 0s
for array in list_of_arrays:
a += array
return a Ps:我知道np.add()，但它只适用于2个数组。
浏览 13提问于2021-02-09得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在学习numpy包，我找到了这个代码示例：
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
np.add.reduce(a)
我不能理解的是点符号：
np.add.reduce(a)
与，例如，对比
np.add(a,5)
我知道add和reduce是做什么的，但是add是什么呢？什么是reduce？
浏览 0提问于2018-08-26得票数 2
1回答
我在4个维度上有一个点云，其中云中的每个点都有一个位置和一个值(x，y，z，Value)。此外，我在3d点云中有一个“特殊”点，S0；我使用示例找到了云中相对于S0最接近的10个点。现在，对于10个最近的点及其值，我有一个numpy数组。如何插值这10个点，以求点S0处的插值值？示例代码如下所示：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
numpoints = 20
linexs = 320
lineys = 40
linezs = 60
linexe = 20
lineye = 20
lineze = 0
# Create v
浏览 2提问于2016-04-11得票数 1
回答已采纳
我的代码的相关摘录如下：
import numpy as np
def create_function(duration, start, stop):
rates = np.linspace(start, stop, duration*1000)
return rates
def generate_spikes(duration, start, stop):
rates = [create_function(duration, start, stop)]
array = [np.arange(0, (duration*1000), 1)]
start
浏览 2提问于2016-09-29得票数 1
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1回答
对于一个学术应用程序，我使用AES-GCM加密我的帧在双方之间。
为了增强安全性，减少重放的可能性，我想在我的帧交换中使用TimeStamp。但是，当我使用GCM模式时，除了Initialisation Vector (和MAC)之外，我还需要传输ciphertext。
我的想法是:是否也可以使用IV作为TimeStamp？
因此，IV将用于对ciphetext进行解密，然后检查消息是否太旧。
因此，TimeStamp中的修改将使ciphertext不可解密.
下一步将是生成一个长形式的TimeStamp，而不是降低安全性。有什么办法可以发出这样的TimeStamp吗？
浏览 0提问于2016-03-17得票数 3
回答已采纳
我有一个像1.123456789这样的数字 如何检查此号码在XQuery中的.之后是否有6位以上的数字？
浏览 19提问于2020-07-16得票数 1
回答已采纳
1回答
是否可以使用scikit-learn分类报告以百分比形式输出？让我们假设我像这样打印分类报告：
from sklearn.metrics import classification_report
y_true = [0, 1, 2, 2, 0]
y_pred = [0, 0, 2, 1, 0]
target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))
我希望以百分比
浏览 1提问于2017-02-10得票数 1
在求二次方程的根时，当b^2远大于4ac时，减法抵消是一个问题。所以，我需要首先检查给定的方程是否有这个问题。然后如果有问题，我需要找到另一种方法，即计算r=-(b+sign(B)*sqrt(增量))，然后我们得到根2c/r和r/2a。我在检查b^2比4ac大得多时很吃惊。
浏览 1提问于2014-03-12得票数 1
1回答
Keras报告错误的准确性
、、、、
我正在Keras训练一个生殖对抗网络(GAN)。
我的日志报告说，这两个网络(鉴别器和组合模型)达到100%的准确性。这表明有什么不对劲。
我试着运行推理，发现鉴别器确实是100%的准确性，但发电机只产生噪音，根本没有愚弄鉴别器。
我的问题:为什么Keras报告我的合并模型的准确性为100%？
代码：
generator = create_generator(input_shape=(374,))
in_vector = Input(shape=(374,))
fake_images = generator(in_vector)
discriminator = create_discrimi
浏览 1提问于2018-05-29得票数 2
1回答
更改SQL数据库现有列的数据类型
、、、、
现有SQL表中的字段之一是没有外键关系的Decimal (5,5)。开发人员希望将其更改为十进制(7,5)。
在现有数据的情况下，做这样的改变会有什么坏处？在进行这些更改后，应用程序是否有可能无法工作？
浏览 0提问于2023-02-02得票数 0
回答已采纳
我在不同的时间扫描了来自非洲的数据，这些数据来自同一天。我想把数据合并成一个数组。我怎么能这么做？
np.add(x，y，where=some占有函数？)
编辑:万一不清楚。我想把这两张图片上的黄色都放在上面。
浏览 4提问于2021-07-13得票数 0
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我已经用Fortran 95编写了一个基本的算法来计算函数的梯度(代码中规定了一个例子)，它使用中心差并扩展了一个称为Richardson extrapolation的过程。
function f(n,x)
! The scalar multivariable function to be differentiated
integer :: n
real(kind = kind(1d0)) :: x(n), f
f = x(1)**5.d0 + cos(x(2)) + log(x(3)) - sqrt(x(4))
end function f
!=====!
!=====!
!=====
浏览 0提问于2013-05-09得票数 0
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在迭代算法中，多次使用大型numpy数组是很常见的。我想将值填充到一个现有的numpy数组中，但是我发现创建一个新数组更快。
>>>import numpy as np
>>>a=np.arange(10000)
>>>b=a.copy()
>>>%timeit b=a+a # Every time create a new array
100000 loops, best of 3: 9.59 µs per loop
>>>%timeit b[:]=a+a # Use existing array
浏览 5提问于2016-06-02得票数 5
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如何使用numpy 和函数来明智地添加数组列以生成基本累加器？
import numpy as np
a = np.array([1,1,1])
b = np.array([2,2,2])
c = np.array([3,3,3])
two_dim = np.array([a,b,c])
y = np.array([0,0,0])
for x in two_dim:
y = np.add.accumulate(x,axis=0,out=y)
return y
实际输出：[
浏览 3提问于2014-09-17得票数 5
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一些NumPy函数(例如，argmax或cumsum)可以将数组作为可选的out参数，并将结果存储在该数组中。请原谅我对这里的术语掌握得不够完美(这是我在谷歌上搜索答案的原因)，但是这些函数似乎以某种方式对超出其范围的变量起作用。
我将如何转换这个简单的函数，使它能够接受一个out参数作为上述函数？
import numpy as np
def add_two(a):
return a + 2
a = np.arange(5)
a = add_two(a)
根据我的理解，重写版本的add_two()将允许将上面的最后一行替换为
add_two(a, out=a)
浏览 7提问于2021-12-20得票数 4
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我在numpy中有一个行向量a和一个列向量b。如果我对这两个向量做矩阵乘法，我会得到一个矩阵m，其中m[i,j] = a[i]b[j]。我想知道是否有一种简单的方法来执行这种风格的加法运算-即，获得一个矩阵n，其中n[i,j] = a[i] + b[j]。有没有内置的方法来执行这样的事情？
浏览 14提问于2020-03-12得票数 0
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我遵循，但有一个关于将numpy数组转换为张量的问题。教程示例。
这段代码：
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)
收益率
2.2.2.2。
张量(2，2，2，2，2，dtype=torch.float64)
然而，
import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
a = a + 1 #the diff is here
print(a)
print(b)
收益率
浏览 1提问于2019-03-07得票数 4
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