Может быть, этот вопрос должен быть строго задуман пользователями, но я попробую и здесь.
Так вот, что я обнаружил в последнее время и заставляет задуматься.
Я хочу определить скаляр, который я называю Net Absolute Mass Balance Error или, кратко, NAMBE.Это NAMBE - абсолютная разница между базовым вектором и другим вектором, разделенная на базовый вектор и умноженная на сотню, в нотации псевдокода:
NAMBE=sum(abs(a-b)/a)*100
Когда я делаю это в Python, я решилразбить строку на две строки, чтобы код был более читабельным:
>>> a=np.array([0.1,0.1,0.1,0.1,0.1])
>>> b=np.array([0.1,0.1,0.1,0.1,0.1])*2
>>> b
array([ 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2])
>>> a-b
array([-0.1, -0.1, -0.1, -0.1, -0.1])
>>> s=np.sum(abs(a-b))
>>> s
0.5
>>> s/np.sum(a)
1.0
Я думал, что numpy делает все по-элементно, поэтому, если я сделаю это в одну строку, я заметил, что результат будет другим:
>>> s=np.sum(abs(a-b)/a)
>>> s
5.0
Теперь, если я проверю свои данные на октаву, я получу разные результаты:
octave:1> a=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1]
a =
0.10000 0.10000 0.10000 0.10000 0.10000
octave:2> b=a*2
b =
0.20000 0.20000 0.20000 0.20000 0.20000
octave:3> sum(a)
ans = 0.50000
octave:4> sum(b)
ans = 1
octave:5> sum(a-b)
ans = -0.50000
octave:6> sum(abs(a-b))
ans = 0.50000
octave:7> s=sum(abs(a-b))
s = 0.50000
octave:8> s/sum(a)
ans = 1
octave:9> s=sum(abs(a-b)/a)
s = 1.0000
octave:10> s=sum(abs(a-b)/sum(a))
s = 1
Обратите внимание, что нет никакой разницы в выходных данных 9 и 10 в октаве, хотяесть в Python ... Итак, мой вопрос: почему Python ведет себя так?Какой из них прав?Октава или Питон?