因此,在上面程序的最后添加如下代码: f.close() 再次运行程序,就会看到 "C语言中文网" 成功写入到了 a.txt 文件。 当然,如果想在不关闭文件的前提下将数据成功写入到文件中,可以使用文件对象提供的 flush() 函数。
39、allclose 如果两个数组的形状相同,则Allclose函数根据公差值查找两个数组是否相等或近似相等。 a = np.array([0.25,0.4,0.6,0.32])b = np.array([0.26,0.3,0.7,0.32])tolerance = 0.1 ## Total Difference np.allclose(a,b,tolerance)---Falsetolerance = 0.5np.allclose(a,b,tolerance)---True 40...
Allclose()用于匹配两个数组,并根据布尔值获取输出。如果两个数组中的项在公差范围内不相等,则将返回False。检查两个数组是否相似的好方法,实际上很难手动实现。 array1 = np.array([0.12,0.17,0.24,0.29])array2 = np.array([0.13,0.19,0.26,0.31])#公差为0.1,应返回False:np.allclose(array1, array2,0.1...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中testing.assert_allclose方法的使用。 原文地址:Python numpy.testing.assert_allclose函数方法的使用 ...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中testing.assert_allclose方法的使用。 Python numpy.testing.assert_allclose函数方法的使用...
allclose() allclose() 用于匹配两个数组,并得到布尔值表示的输出。如果在一个公差范围内(within a tolerance)两个数组不等同,则 allclose() 返回 False。该函数对于检查两个数组是否相似非常有用。 array1 = np.array([0.12,0.17,0.24,0.29]) array2 = np.array([0.13,0.19,0.26,0.31])# with a tolerance...
我们使用allclose函数来检查下是否一模一样：显示False，说明不一样，相差有多大呢？使用均方差np.sum((f(x) - ry) ** 2) / len(x)看看，不到0.0018，已近很小了，所以看起来很逼近了；如图所示 5 选择基函数进行回归（1个基函数）。matrix = np.zeros((3 + 1, len(x)))matrix[3, :] = x *...
allclose(C_cpu, C): print("gpu result correct") if __name__ == "__main__": main() 基于Shared Memory的矩阵乘法 接下来的程序利用了Shared Memory来做矩阵乘法。这个实现中,跟未做优化的版本相同的是,每个Thread计算结果矩阵中的一个元素,不同的是,每个CUDA Block会以一个 BLOCK_SIZE * BLOCK_...
# 调用函数h,传入变量a作为参数,并将结果存储在变量b中b=h(a)# 再次调用函数h,传入相同的参数a,由于结果已被缓存,不会重新计算b2=h(a)# 使用numpy的allclose函数检查b和b2是否足够接近,即它们是否相等print(np.allclose(b,b2)) A second long-running calculation, using g(x) ...
np.allclose(f(x),iy)np.sum((f(x)-iy)**2)/len(x) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 True0.0 第一行 allclose 的结果都是 True 证明插值和原函数值完全吻合,第二行就是均方误差 (mean square error, MSE),0.0 也说明同样结果。