numpy power ValueError: Integers to negative integer powers are not allowed.

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#numpy

本文介绍了一个关于 numpy.power 函数使用的常见错误实例：尝试计算 numpy.power(1, -1) 导致的问题，并提供了解决方案 —— 确保输入参数为浮点数类型。 
# numpy.power(x1,x2)
numpy.power(1,-1)

这样做是不允许的，只需把x1 = float(x1)就行

解决 ValueError: numpy.dtype size changed,may indicate binary incompatibility
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解决 ValueError: numpy.dtype size changed,may indicate binary incompatibility
成功解决ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C he
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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[Python][Numpy] ValueError: Integers to negative integer powers are not allowed.
pro_or_gram的专栏
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The code snippet is as follows: >>> for c in np.arange(-5, 5): ...     lr = LogisticRegression(C=np.int(10**c), random_state=0)  ...  Traceback (most recent call last):   File "", line 2, in
ValueError: Integers to negative integer powers are not allowed.
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numpy.power(x,y) 作用： 计算x的y次方 import numpy as np print(np.power(2, [2,3,4])) #[ 4 8 16] print(np.power([2,3], [3,4])) # [ 8 81] x,y都为数字 计算x的y次方，返回一个数字 print(np.power(2, 3)) # 计算2的3次方 结果为8 x为列表，y为数字 计算x中每个元素的y次方，返回列表 print(np.power([2,3,4], 3)) # 分
Integers to negative integer powers are not allowed.
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在Python中，当对整数进行负整数次幂运算时，会出现 “Integers to negative integer powers are not allowed” 错误。这是因为整数的负整数次幂可能会得到非整数结果（如分数），而Python不允许直接对整数进行这样的操作。以下是一些解决方案： ### 使用浮点数进行幂运算 将整数转换为浮点数后再进行幂运算。例如在使用`np.arange`生成数组时，避免直接对整数进行负整数次幂操作： ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression for c in np.arange(-5, 5): # 将10转换为浮点数进行幂运算 lr = LogisticRegression(C=float(10**c), random_state=0) ``` ### 在Numpy中使用`np.power`时的处理 在使用`np.power`进行幂运算时，确保输入是浮点数。以下是对引用中代码的修改： ```python import numpy as np import scipy.sparse as sp def normalize(mx): """Row-normalize sparse matrix""" rowsum = np.array(mx.sum(1), dtype=float) # 将结果转换为浮点数 r_inv = np.power(rowsum, -1).flatten() r_inv[np.isinf(r_inv)] = 0. r_mat_inv = sp.diags(r_inv) mx = r_mat_inv.dot(mx) return mx mx = np.array([[1, 0, 1], [1, 1, 1], [0, 0, 1]]) mx_normal = normalize(mx) print(mx_normal) ``` ### 手动处理幂运算 可以手动编写幂运算逻辑，在运算过程中使用浮点数。例如： ```python def custom_power(base, exponent): if exponent < 0: return 1. / (base ** abs(exponent)) return base ** exponent # 使用示例 result = custom_power(10, -2) print(result) ```
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