两个运行时警告了，而且在我完整的代码里没有相关计算结果
overflow encountered in multiply
invalid value encountered in add
指向下面这条语句，一开始定义的x=2，y=2，然后其它3个变量都是numpy.ndarray类型
predicRate= np.dot(user_vector, x * movie_lfm_vector + y * movie_bert_vector)
然后改成下面语句就没有这两个警告了
err = np.float32(realRate - np.dot(user_vector, x * movie_lfm_vector + y * movie_bert_vector))
不知道是不是因为加了np.float32的原因
使用numpy时遇到运行时错误
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- 爱晚乏客游 2022-10-11 09:24关注
数值溢出啊，你的结果值太大了就会这样，但是按理来说你的x和y才等于2页不会啊，除非你的矩阵里面本身就有很大的数值
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- 2022-10-10 20:38回答 1 已采纳 数值溢出啊，你的结果值太大了就会这样，但是按理来说你的x和y才等于2页不会啊，除非你的矩阵里面本身就有很大的数值
- 2022-02-24 22:35回答 1 已采纳 要升级 pip 版本，具体方法在图 2中间已经给出了：python.exe -m pip install --upgrade pip
- 2022-04-28 18:56回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/Da_wan/article/details/80518725ndim返回的是数组的维度，返回的只有一个数，该数即表示数组的维度。你传进去的img不对，不是
- 2023-06-08 16:24五种时间的博客 h5py在构建时使用一种版本的HDF5库（1.12.0），而在运行时，它发现您的系统上安装的HDF5库版本与它构建时使用的不同（1.12.1），这可能会导致问题。上述问题都是因为tensorflow与一些gdal或者其他包冲突导致的，他们...
- 2022-10-04 11:05回答 1 已采纳 你好,这里a是rehshape成了(2,3)的形式，使用a[i]应该是不行的，可以调试看看indix的结构是什么，然后进行调整
- 2022-09-13 12:33回答 2 已采纳 第一个提示就是说你已经安装了numpy包了，第二条是你命令不对，正常 pip install 包 你就可以安装了，除非你有多个版本python pip需要加版本 例如pip3.6
- 2021-02-06 18:22回答 3 已采纳 emm, 我发现了, label文件里面的坐标是空的
- 2023-12-06 21:14weixin_48680457的博客 1.先建立基本环境（含python）2.配置和python版本配套的torch以及torchvision3.下载requirements.txt文件中其他所需要的包4.开始运行进行debug。
- 2022-11-25 16:03回答 1 已采纳 float型内存里是二进制存储加减乘除之后再转回10进制，会有误差
- 2022-07-31 21:17回答 3 已采纳 这是numpy自动导入了numbers模块导致的, 而这个numbers模块可能是你自己写的, 文件是numbers.py, 而且在sys.path目录下, 会被numpy自动检测到。先在python
- 2022-10-03 14:28回答 1 已采纳 out = x.copy这一句copy后面少了小括号，应该是out = x.copy()
- 2019-09-29 07:02banshi9613的博客 在使用numpy读取一个四百多万行数据的.csv文件时抛出了如下异常： numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate array with shape (4566386, 23) and data type <U20 以下是我的源代码： import...
- 2023-03-16 23:24回答 3 已采纳 已解决，不是numpy版本的问题，只需要在系统变量path中，把虚拟环境中的python设置为系统的主python环境即可参考https://blog.csdn.net/wuyeyoulan23/ar
- 2021-05-24 11:15Lance Jay的博客 在调用keras库时，出现了如下问题： 环境：Anaconda 3.6.5, Python 3.6 运行代码： # import the necessary packages import keras from keras.models import Sequential from keras.layers.normalization import ...
- 2023-04-27 13:58c1assy的博客 W,C)或(H,W) #squeeze(1).cpu().numpy(): # 删除第二维度，只有第二维度是1才可去掉该维 t=Image.fromarray(np.uint8(my_array)) t.save("t.jpg") Visdom可视化 先使用命令python -m visdom.server开启服务 viz = ...
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