self._components = array(self.typecode, components) # 把Vector实例分量保存在一个float数组中,且self._components约定是受保护的属性 def __iter__(self): return iter(self._components) # 使得Vector实例可迭代,委托给数组实现 def __repr__(self):
来限定,具体代码如下: from dataclasses import dataclass, field@dataclass(order=True)class Vector: vectorlen : float = field(init=False) x : int y : int def __post_init__(self): self.vectorlen = (self.x ** 2 + self.y ** 2) ** 0.5 v1 = Vector(9,12)v2 = Vector(5,12)pri...
一般我们称一维数组为 vector 而二维数组为 matrix。所以作为最开始的步骤,我们需要引入 numpy 模块,透过传入 list 到 numpy.array() 创建数组。 # 引入 numpy 模块 import numpy as np np1 = np.array([1, 2, 3]) np2 = np.array([4, 5, 6]) 那如果要加起来,怎么加呢?(低低:直接加!(简单粗暴...
=len(other.components):raiseValueError("Vectors must be the same dimension")returnVector(*[x-yforx,yinzip(self.components,other.components)])def__mul__(self,scalar):# *ifnotisinstance(scalar,(int,float)):raiseTypeError("Scalar must be a number")returnVector(*[x*scalarforxinself.components]...
class Vector2D: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def __repr__(self): return f"Vector2D(x={self.x}, y={self.y})" def __mul__(self, other): # Scalar multiplication if isinstance(other, (int, float)): return Vector2D(self.x * other, self.y * other...
因为才接触python第一天,所以误以为column=1的matrix就是vector(汗汗汗!) 话不多说,直接贴代码: train_X_matrix = numpy.empty((train_rows,n_ins),numpy.float64)#初始化为矩阵train_Y_matrix = []#为什么要初始化为list,详见下面解释#按行读文件的float进矩阵rownum =0 ...
在数学里,用有序的数字列表来描述的对象被称为向量(vector),有一个领域专门研究它,称为线性代数。例如,一辆二手车可能对应的是一个四维向量,也就是一个包含四个数的元组。例如: 这些数分别代表出厂日期、里程数、停留天数和价格。...
这也是 Python 用于在 REPL 会话中显示对象的方法。如果未定义__repr__()方法,你将得到类似于一样尝试查看 REPL 会话中的对象内容。让我们在Vector类里查看它的作用: 注:在未定义__str__()方法的情况下,Python 使用__repr__()方法来打印对象,并在调用str()时表示该对象。如果两种方法都缺失, 则默认为。
接受一个浮点类型的倍数 scalar 和一个 float 类型的 Vector 列表,返回一个缩放后的 Vector。"""return[scalar*numfornuminvector]new_vector=scale(2.0,[1.0,-4.2,5.4]) 这个示例中,我们定义了一个名为 Vector 的类型别名,它表示一个 float 类型的列表。函数 scale() 就使用了这个别名。
/* tp_methods */0,/* tp_members */float_getset,/* tp_getset */0,/* tp_base */0,/* tp_dict */0,/* tp_descr_get */0,/* tp_descr_set */0,/* tp_dictoffset */0,/* tp_init */0,/* tp_alloc */float_new,/* tp_new */.tp_vectorcall = (vectorcallfunc)float_...