Question

我有

temp = np.power(np.sum(S,1),-0.5)
S_hat = np.diagflat(temp).dot(S).dot(np.diagflat(temp))

对于S的对称测试产生True，但对于S_hat，则返回False。我不能把头缠在这个头上。

[EDIT] S和数据定义如下：

from math import pi

def make_moons(n):
    """Create a 'two moons' dataset with n feature vectors, 
        and 2 features per vector."""

    assert n%2==0, 'n must be even'
    # create upper moon
    theta = np.linspace(-pi / 2, pi / 2, n/2)
    # create lower moon
    x = np.r_[np.sin(theta) - pi / 4, np.sin(theta)]
    y = np.r_[np.cos(theta), -np.cos(theta) + .5]
    data = np.c_[x, y]
    # Add some noise
    data = data + 0.03 * np.random.standard_normal(data.shape)

    # create labels
    labels = np.r_[np.ones((n//2, 1)), -np.ones((n//2, 1))]
    labels = labels.ravel().astype(np.int32)

    return data,labels

S = np.zeros((100,100));
sig = 0.09;
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform, cdist
B = pdist(data);
C = squareform(B);
S = np.exp(-C/sig);

Answer 1

您很可能会看到舍入错误。代替严格的相等性测试，请尝试使用numpy.allclose()：

np.allclose(S_hat.T, S_hat, rtol=1e-7, atol=1e-8)

根据您的特定数据大小调整公差。特别是，对于您的示例数据，似乎atol应该设置为0（您的数据范围是1到1e-14）。

使用（arr.transpose（）== arr）.all（）的意外对称测试结果

1 个答案: