《流畅的Python》Vector2d类 fromarrayimportarrayimportmathclassVector2d:__match_args__= ('x','y') typecode='d'def__init__(self, x, y): self.__x=float(x) self.__y=float(y) @propertydefx(self):returnself.__x@propertydefy(self):returnself.__ydef__iter__(self):return(iforiin(...
Vector2d v2版本 可散列的Vector2d Vector类: 用户定义的序列类型 Vector2d v0 版本: # vector2d_v0.py import math from array import array class Vector2d: typecode = 'd' # 转换为字节时的存储方法,d 代表8个字节的双精度浮点数 def __init__(self, x, y): self.x = float(x) self.y = ...
1. 直接在 Vector2D 类里重载运算符。 '重载向量与向量加法运算符 Public Overloads Shared Operator +(ByVal LeftVector As Vector2D, ByVal RightVector As Vector2D) As Vector2D Return New Vector2D(LeftVector.x + RightVector.x, LeftVector.y + RightVector.y) End Operator '重载向量与向量减法运算...
1.Vector类:用户定义的类型 我们将使用组合模式实现Vector类,而不使用继承。向量的分量在浮点数数组中,而且将实现不可变扁平序列的实现方法。 不过,在实现序列方法之前,我们要确保Vector类与之前定义的Vector2d类兼容。除非有些地方让二者兼容没有什么意义。 下面这段代码,就是我们这一章要实现的Vector类的代码。现在...
定义一个表示多维对象的类Vector,让Vector与Vector2D兼容,并让Vector支持以下功能: 基本的序列协议:__len__和__getitem__。 正确表述拥有多个元素的实例。 适当的切片支持,生成新的Vector实例。 综合各个元素的值计算哈希值。 自定义的格式语言扩展。 也就是说,让Vector具有python中标准的不可变序列的所具备的行为...
>>>v=Vector(range(10))>>>v.x0.0>>>v.y,v.z,v.t(1.0,2.0,3.0) 在Vector2d 中,我们使用 @property 装饰器把 x 和 y 标记为只读特性。我们可以在 Vector 中编写四个特性,但这样太麻烦。特殊方法 __getattr__ 提供了更好的方式。 属性查找失败后,解释器会调用 __getattr__ 方法。简单来说,对 ...
from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectorsword_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format(\ './word2vec_pretrained/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz', \ binary = True, limit = 1000000)limit参数定义了要导入的单词数，100万对于我来说已经足够了。探索Word2vec 现在我们已经有了...
class Vector2D: def__init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def__add__(self, other): return Vector2D(self.x + other.x, self.y + other.y) first = Vector2D(5, 7) second = Vector2D(3, 9) result = first + second ...
例如,`result = 2 * vector`可以将向量中的每个元素乘以2,并将结果存储在`result`中。 -向量的点积:可以使用`dot`函数来计算两个向量的点积。例如,`result = np.dot(vector1, vector2)`可以计算向量`vector1`和`vector2`的点积,并将结果存储在`result`中。 以上是Python中向量的一些基本用法,这些用法可以...
现在我们要寻找最佳分割路线,而梯度下降并不能解决这个问题,需要线性优化才能实现。这种技术被称为最大间隔分类器或支持向量机(Support Vector Machine, SVM)。 在现实世界中,数据并不能完全分割开。它可能会如图1.25所示的那样。 图1.25 所以,不能通过一条直线就把红点和绿点分开。但是如果通过一个平面来区分红点...