*运算符用于计算标量积,其对应的特殊方法是__mul__和__rmul__。 以上实现中,因为Vector内部是浮点数数组,任何数字乘以浮点数结果都是浮点数,因此scalar可以是int、bool、甚至fractions.Fraction实例等标量,但是不能是复数。为了判断scalar我们可以采用白鹅类型:使用isinstance()检查scalar的类型,
True >>> a is not b False >>> b = 2.5e-5 >>> b 2.5e-05 >>> a [5, 'hat', -9.3] >>> a is b False >>> a is not b True 运算符功能 obj1 is obj2obj1和obj2是同一个对象 obj1 is not obj2obj1和obj2不是同一个对象 注: 整数对象和字符串对象是不可变对象,所以Python会...
白鹅类型的实际运用——显式检查抽象类型。 def__mul__(self, scalar):ifisinstance(scalar, numbers.Real):returnVector(n * scalarforninself)else:returnNotImplementeddef__rmul__(self, scalar):returnself * scalar 比较运算符 Python 解释器对众多比较运算符(==、!=、>、<、>=、<=)的处理与前文类似,...
array([4, 5, 6]) # 向量加法 result = v1 + v2 print(result) # 标量乘法 scalar = 2 scaled_vector = scalar * v1 print(scaled_vector) # 点积 dot_product = np.dot(v1, v2) print(dot_product) 向量乘有三种 ### # 向量的三种乘法:标量乘 ,点乘(内积),叉乘(外积) ### # 1标量乘...
is_属性: 下划线后面全部是小写: 判断符号的假设条件 下划线后面是大写: 判断变量类型 assumptions0: 属性,快速查看所有的假设条件(commutative==True表示满足交换律) [attr for attr in dir(x) if attr.startswith("is_") and attr.lower()==attr] ...
看这个表格,首先,我们要把type=scalar和name=endToEndDelay:mean筛选出来。所以也就是,我们要做的是从dataframe中选择其中的两列,并用到了“和”逻辑。我们在get started目录中找how do I select a subset of a Dataframe->how do I filter specific rows from a dataframe(根据'select', 'filter', 'specifi...
fill_value :scalar, default None Value to replace missing values with margins : boolean, default False Add all row / columns (e.g. for subtotal / grand totals) dropna :boolean, default True Do not include columns whose entries are all NaN ...
is_non_blocking - report the blocking status of the connection Y - getnotify – get the last notify from the server N 数据库不支持listen/notify。 inserttable – insert a list into a table Y copy命令中如果有\n,请使用双引号引用此字段。 get/set_notice_receiver – custom notice receiver Y...
noisy = clean + scalar * noisereturnnoisy 第三种:制造鸡尾酒效应的带噪语音 其实并没有那么玄乎,就是将纯净语音和多段带噪语音进行相加,然后控制一下信噪比。 音量增强 语音音量的单位为dB,音量增益可以基于平均音量或者最大瞬时音量,下面公式是基于平均音量推得dB增益: ...
我们可以实现__call__，按给定因子缩放向量：复制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 __call__(self, scalar): return Vector2D(self.x * scalar, self.y * scalar)1.2.3.4...