本文整理汇总了Python中pysgpp.DataVector.dotProduct方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python DataVector.dotProduct方法的具体用法？Python DataVector.dotProduct怎么用？Python DataVector.dotProduct使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类pysgpp.DataVector的用法示例。
在下文中一共展示了DataVector.dotProduct方法的2个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: gradient_fun
# 需要导入模块: from pysgpp import DataVector [as 别名]
# 或者: from pysgpp.DataVector import dotProduct [as 别名]
def gradient_fun(self, params):
'''
Compute the gradient vector in the current state
'''
#import ipdb; ipdb.set_trace() #
gradient_array = np.empty((self.batch_size, self.grid.getSize()))
for sample_idx in xrange(self.batch_size):
x = self._lastseen[sample_idx, :self.dim]
y = self._lastseen[sample_idx, self.dim]
params_DV = DataVector(params)
gradient = DataVector(len(params_DV))
single_alpha = DataVector(1)
single_alpha[0] = 1
data_matrix = DataMatrix(x.reshape(1,-1))
mult_eval = createOperationMultipleEval(self.grid, data_matrix);
mult_eval.multTranspose(single_alpha, gradient);
residual = gradient.dotProduct(params_DV) - y;
gradient.mult(residual);
#import ipdb; ipdb.set_trace() #
gradient_array[sample_idx, :] = gradient.array()
return gradient_array示例2: testDotProduct
# 需要导入模块: from pysgpp import DataVector [as 别名]
# 或者: from pysgpp.DataVector import dotProduct [as 别名]
def testDotProduct(self):
from pysgpp import DataVector
x = 0
d = DataVector(3)
for i in xrange(len(d)):
d[i] = i + 1
x += d[i] * d[i]
self.assertEqual(d.dotProduct(d), x)