我想将NumPy数组转换为单位向量。更具体地说，我正在寻找这个归一化函数的等效版本:
def normalize(v):
norm = np.linalg.norm(v)
if norm == 0:
return v
return v / norm
这个函数处理向量v的范数为0的情况。
在sklearn或numpy中是否提供了类似的函数?
我想将NumPy数组转换为单位向量。更具体地说，我正在寻找这个归一化函数的等效版本:
def normalize(v):
norm = np.linalg.norm(v)
if norm == 0:
return v
return v / norm
这个函数处理向量v的范数为0的情况。
在sklearn或numpy中是否提供了类似的函数?
我正在寻找一些好的工具/脚本，允许我从git存储库生成一些统计数据。我在一些代码托管网站上看到过这个功能，它们包含了这样的信息……
每个作者提交 每天/每周/每年/等等提交。 代码行数随时间变化 图 ．.． 更
基本上，我只是想了解我的项目随着时间的推移增长了多少，哪个开发人员提交了最多的代码，等等。
在R中，mean()和median()是标准函数，它们执行您所期望的功能。Mode()告诉您对象的内部存储模式，而不是参数中出现次数最多的值。但是是否存在一个标准库函数来实现向量(或列表)的统计模式?
我又一次在设计评审中遇到了这样的说法，即某个特定场景的概率“小于宇宙射线影响程序的风险”，我突然意识到我根本不知道这个概率是多少。
“既然2-128是340282366920938463463374607431768211456中的1，我认为我们有理由在这里冒险，即使这些计算有几十亿倍的偏差……我相信，宇宙射线把我们搞砸的风险更大。”
这个程序员正确吗? 宇宙射线击中计算机并影响程序执行的概率是多少?