我在PySpark中的向量列上使用UDF有困难,可以在这里说明如下:
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import DoubleType
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.mllib.linalg import Vectors
FeatureRow = Row('id', 'features')
data = sc.parallelize([(0, Vecto
从MATLAB调用Python测试很简单:
foo = py.scipy.stats.ks_2samp(rand(1,50),rand(1,70));
但是当我用这种方式调用Anderson-Darling k样本测试时,我得到了一个错误:
bar = py.scipy.stats.anderson_ksamp(rand(1,50),rand(1,70));
"Python Error: AxisError: axis -1 is out of bounds for array of dimension 0"
这样会导致另一个错误(在这里,我试图设置中间值= false,认为这
在Python中,我有这样的代码:[i for i, e in enumerate(y) if e != 0]
这是在定义函数的范围内。在R中如何做到这一点?
我正在创建的函数是(我希望“可能”是python代码转换成的任何值):
bottom11 <- function(p,remain,final) {
possible <-
seed <- min(possible)
remain[i][seed] <- remain[i][seed] + final
p[seed] <- 0
return(remain)
}
我正在尝试“参数化”vpython命令的属性。除了颜色属性之外,它都工作得很好。
目前为止的故事:-
for i in range(53):
planet = objekt[i]
col = colour[i]
col = 'vector'+col[1:3]+','+col[3:4]+','+col[4:6]
print planet, col
planet = sphere(pos=vector(xcoord[i]*KM, ycoord[i]*KM, zcoord[i]*KM),
radius=
我试着用sknn.mlp来训练异或问题的MLP分类器
from sknn.mlp import Classifier, Layer
X=numpy.array([[0,1],[0,0],[1,0]])
print X.shape
y=numpy.array([[1],[0],[1]])
print y.shape
nn=Classifier(layers=[Layer("Sigmoid",units=2),Layer("Sigmoid",units=1)],n_iter=100)
nn.fit(X,y)
这导致:
No handlers could be fou
我使用CNN模型创建了一个CIFAR10数据集学习模型。为什么会有错误?我该怎么修呢?我是在Google环境下做的。
import tensorflow as tf
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Flatten, Dense
from keras.datasets import cifar10
LOSS = 'categorical_crossentropy'
OPTIMIZER = 'ad
当我试图用python3中的以下代码求解一个由三个方程组成的方程组时,我总是会出错:
import sympy
from sympy import Symbol, solve, nsolve
x = Symbol('x')
y = Symbol('y')
z = Symbol('z')
eq1 = x - y + 3
eq2 = x + y
eq3 = z - y
print(nsolve( (eq1, eq2, eq3), (x,y,z), (-50,50)))
以下是错误消息:
追溯(最近一次调用):文件"/usr/lib
我有两个矩阵,我需要在矩阵A的每一列到矩阵B的对应列之间进行卷积,并将结果存储在矩阵y中。 例如,A是一个维数为10 x 5的复矩阵,矩阵b也是一个维数为7 x 5的复矩阵,所以我可以在matlab中这样做: A = randi(10,5) + 1j*randi(10,5);
B = randi(7,5) + 1j*randi(7,5);
for i = 1 : 5
y(:,i) = conv(A(:,i),B(:,i));
end 因此,当我在python中构建该步骤时,如下所示: for i in range(5):
y[:,i]= np.convolve(A[:,