python – 总结np.array或np.float
发布时间:2020-12-16 21:57:27 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:我们有一个基于numpy的算法,应该处理不同类型的数据. def my_fancy_algo(a): b = np.sum(a,axis=1) # Do something b return b 如果我们传递a = np.array [1.0,2.0,3.0],那么b的计算结果为[6.0]. 如果我们通过= 6.0然后我们得到 *** ValueError: 'axis' entr
我们有一个基于numpy的算法,应该处理不同类型的数据.
如果我们传递a = np.array [1.0,2.0,3.0],那么b的计算结果为[6.0]. 如果我们通过= 6.0然后我们得到
期望的行为是我们得到两个输入的相同返回值6.0而不是([6.0]). 什么是正确的pythonic和安全的方法来处理这个?类型?形状? 最佳答案
您的示例数组实际上提供了与标量相同的问题:
好消息是,有一个numpy函数正是为了确保使用axis = 1的numpy调用可以工作 – 它被称为
但是因为你显然想要一个标量答案,所以你可以完全放弃轴参数:
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