而会写len(my_object),并且如果my_object是用户定义类的实例的话,那么Python会调用你所实现的__len__方法。 但解释器在处理list、str、bytearray等内置类型或NumPy数组这类扩展时使用了捷径。C所编写的Python可变大小容器包含一个名为PyVarObject的结构体,它包含一个存储容器子项数量的字段ob_size。因此,如果my_o...
numpy_array_from_list = np.array(list_data) print(f"从列表创建的 NumPy 数组: {numpy_array_from_list}") print(f"数组类型: {type(numpy_array_from_list)}") # 类型是 numpy.ndarray # 从元组创建 tuple_data = (6, 7, 8, 9, 10) numpy_array_from_tuple = np.array(tuple_data) print...
def matrix_scalar_multiplication(matrix, scalar): # 验证输入矩阵是否为二维列表 if not all(isinstance(row, list) for row in matrix): raise ValueError("矩阵必须是一个二维列表") # 验证矩阵中的元素是否都是数字 if not all(all(isinstance(elem, (int, float)) for elem in row) for row in mat...
你写的是len(my_object),如果my_object是一个用户定义类的实例,那么 Python 会调用你实现的__len__方法。 但是当处理内置类型如list、str、bytearray,或者像 NumPy 数组这样的扩展类型时,解释器会采取一种快捷方式。用 C 语言编写的可变长度 Python 集合包括一个名为PyVarObject的结构体²,其中有一个ob_size...
list n.列表 dictionary n.词典 equivalent n.相当于 portion n.部分 omit vt.省略 original n.源语言、最初的 parameter n.形参、参数 interface n.接口 statement n.命令,声明 incorporate vt.将纳入 raw adj.未经处理的;未经分析的 load v.装载,加载 variation n.变化,变动 sophisticated adj.复杂的;精致的...
Scalar multiplication:: >>> v * 3 Vector(9, 12) >>> abs(v * 3) 15.0 """ import math class Vector: def __init__(self, x=0, y=0): self.x = x self.y = y def __repr__(self): return f'Vector({self.x!r}, {self.y!r})' ...
(x1, x2, axes=1) #broadcasting : add scalar 10 to all elements of the vector res_broadcast = tf.add(x1, b) #Calculating Wtx res_matrix_vector_dot = tf.multiply(tf.transpose(W), x1) #scalar multiplication scal_mult_matrix = tf.scalar_mul(scalar=10, x=W) # Initialize Session and...
Scalar multiplication:: >>> v * 3 Vector(9, 12) >>> abs(v * 3) 15.0"""import mathclass Vector:def __init__(self, x=0, y=0):self.x = xself.y = ydef __repr__(self): # print时找不到__str__ 才会进这里, 控制台的时候调用""" 把对象 已字符串内容形式返回 转换标志:’!
(v)5.0Scalar multiplication::>>> v * 3Vector(9, 12)>>> abs(v * 3)15.0"""import mathclass Vector:def __init__(self, x=0, y=0):self.x = xself.y = ydef __repr__(self):return f'Vector({self.x!r}, {self.y!r})'def __abs__(self):return math.hypot(self.x, self....
print(series_from_list)2、从字典创建 通过字典创建Series，字典的键将成为Series的索引，而字典的值将成为Series的数据。import pandas as pd data_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5} series_from_dict = pd.Series(data_dict)print(series_from_dict)3、从NumPy数组创建 通...