print(f"dft: { list( dft_result ) }") # idft: 反离散傅里叶变换 idft_result = idft(dft_result) print(f"idft: { idft_result }") # convolve: 卷积操作 convolution = list(convolve([1, 2, 3], [0.5, 0.5])) print(f"convolve: {convolution}") # dotproduct: 点积 dot_product_result...
def dot_product(v1, v2):"""计算两个向量的点积（内积）。参数:v1 -- 第一个向量，列表形式，例如：[1, 2, 3]v2 -- 第二个向量，列表形式，例如：[4, 5, 6]返回:两个向量的点积（内积）。"""# 确保输入是列表形式 if not isinstance(v1, list) or not isinstance(v2, list):raise ValueErr...
sum() / toss_num for toss_num in toss_num_list] plt.plot(toss_num_list, freq) plt.show() 5中心极限定理VS大数定律 大数定律描述频率和平均数的稳定性。 中心极限定理则阐述在一定条件下大量随机变量的和的分布近似于正态分布。 大数定律揭示了大量随机变量的平均结果,但没有涉及到随机变量的分布的...
python list 列表的切片 列表切片后得到的还是一个列表,占用新的内存地址。 当取出切片的结果时,它是一个独立对象,因此,可以将其用于赋值操作,也可以用于其它传递值的场景。 但是,切片只是浅拷贝-将切片结果取出,它可以作为独立对象使用,但是也要注意,是否取出了变长对象的元素。 定义对象支持切片语法--list那样按照...
首先要先介绍python的zip函数,其作用是将同长度的数组tuple(小括号表示的东东)、列表list(中括号表示的东东)的各项组成一个新的由tuple组成的例子, 还是直接上代码吧,比如下述的一段代码: #-*-coding:utf-8-*- x=[1,2,3]; y=[4,5,6]; z=[7,8,9]; ...
// row-column dot-product for matrix multiplication __device__ float rowcol_dot(float *matrix_a, float *matrix_b, int row, int col, int N) { float val = 0; for (int k=0; k < N; k++) { val += matrix_a[ row + k*N ] * matrix_b[ col*N + k]; ...
zero_list = [0] * len(x) if x == zero_list or y == zero_list: return float(1) if x == y else float(0) # method 1 res = np.array([[x[i] * y[i], x[i] * x[i], y[i] * y[i]] for i in range(len(x))]) ...
for el in search_res_list: js = 'window.open("'+el.a['href']+'")' driver.execute_script(js) 打开新的网页后,需要获取新网页的句柄,否则无法操控新网页。获取句柄的方法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 handle_this=driver.current_window_handle#获取当前句柄 handle_all=...
The __matmul__ method can also implement vector dot products. This example shows a Vector class with dot product support via @. vector_dot.py class Vector: def __init__(self, components): self.components = components def __matmul__(self, other): if len(self.components) != len(other...
dot ( a , b ) = ∑ i = 0 n − 1 a i ⋅ b i vdot ( a , b ) = ∑ i = 0 n − 1 a i ⋅ b i ¯ Where b i ¯ is the complex conjugate of b i . Putting that into Python code for scalar arrays: def dot(a: List[number], b: List[number]) -> numbe...