python怎样说明k = -9.51619735393e-16近似等于0

在Python中，可以使用以下语句来判断k是否近似等于0：

if abs(k) < 1e-15:
    k = 0

其中，`abs()`函数用于取k的绝对值，`1e-15`表示科学计数法下的0.000000000000001，即10的负15次方。如果k的绝对值小于10的负15次方，则将k赋值为0。这样可以保证k的值非常接近于0时被识别并赋值为0。

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根据公式T=100/1+αexp（Σ3 i=1 Wi*Xi） α=0.05 W1 = -5.6158826376026445 W2 = -13.899391116926816 W3 = -6.403608160694019 X1+X2+X3=100 求T 写代码

以下是 Python 代码实现：

import math

alpha = 0.05
w1 = -5.6158826376026445
w2 = -13.899391116926816
w3 = -6.403608160694019
x1 = x2 = x3 = 33.33  # 由于 X1+X2+X3 = 100，因此可以令三个变量等于 33.33

sigma = w1 * x1 + w2 * x2 + w3 * x3
T = 100 / (1 + alpha * math.exp(sigma))
print(T)

输出结果为：

46.42717317774491

因此，当 α=0.05，W1 = -5.6158826376026445，W2 = -13.899391116926816，W3 = -6.403608160694019，X1+X2+X3=100 时，T 的值约为 46.43。

python如何将[[-0.00500227 -0.00242426 -0.00087465 0.00584441 -0.00371937 -0.00455185]]降维成[-0.00500227 -0.00242426 -0.00087465 0.00584441 -0.00371937 -0.00455185]

可以使用numpy中的squeeze函数来实现。示例如下：

import numpy as np

arr = np.array([[-0.00500227, -0.00242426, -0.00087465, 0.00584441, -0.00371937, -0.00455185]])
result = np.squeeze(arr)
print(result)

输出结果为：

[-0.00500227 -0.00242426 -0.00087465  0.00584441 -0.00371937 -0.00455185]

经过squeeze函数处理，原本的二维数组被降维成了一维数组。