当我在终端尝试这个
>>> (-3.66/26.32)**0.2
我收到以下错误
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: negative number cannot be raised to a fractional power
但是,我可以分两个步骤执行此操作,例如,
>>> (-3.66/26.32)
-0.13905775075987842
>>> -0.13905775075987842 ** 0.2
-0.6739676327771593
为什么会有这种行为?用单行解决此问题的方法是什么?
提高功率优先于一元减号。
因此,您拥有的-(0.13905775075987842 ** 0.2)
却不(-0.13905775075987842) ** 0.2
是您所期望的:
>>> -0.13905775075987842 ** 0.2
-0.6739676327771593
>>> (-0.13905775075987842) ** 0.2
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: negative number cannot be raised to a fractional power
如果您希望它起作用,您应该写 (-3.66/26.32 + 0j)**0.2
>>> (-3.66/26.32 + 0j)**0.2
(0.5452512685753758+0.39614823506888347j)
或按照@TimPietzcker的说明切换Python 3。
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问题内容: 我正在尝试使用train_test_split和决策树回归器进行此训练建模: 运行此命令时,出现错误: 如果将cv的值更改为1,则会得到: 数据的一些示例行如下所示: 问题答案: 如果分割数大于样本数,则将出现第一个错误。从下面给出的源代码中检查代码段: 如果折叠数小于或等于,则会出现第二个错误。就您而言,。检查源代码: 有根据的猜测是,其中的样本数量少于。仔细检查。
我正在使用ignite2.6,其中有数据流节点,从kafka消耗数据并放入Ignite缓存。服务器平均负载较高,吞吐量降低。 我已经尝试为缓存中定义的索引内联设置索引大小,这样可以提供良好的性能,但也增加了服务器内存利用率和较高的平均负载。请说明在这种情况下增加datastreamer线程池大小会产生什么影响。
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我目前正在一个小型集群(3个节点,32个CPU和128 GB Ram)上使用线性回归(Spark ML)中的基准测试来评估Spark 2.1.0。我只测量了参数计算的时间(不包括启动、数据加载、……)并识别了以下行为。对于小的数据集,0.1MIO-3MIO数据点,测量的时间并没有真正增加,停留在大约40秒。只有对于较大的数据集,如300个Mio数据点,处理时间才会达到200秒。因此,集群似乎根本无