dot_product = DotProduct(vector1, vector2) result = dot_product.calculate() print(result) # 输出:32 在上述示例中,我们创建了两个向量vector1和vector2,分别包含了三个元素。然后,我们实例化DotProduct类,并将这两个向量作为参数传递给类的构造方法。接着,调用calcul
温馨提示:本专栏配套视频《jackfrued的Python数据分析三剑客》可以到B站上观看。向量 向量(vector)也叫矢量,是一个同时具有大小和方向,且满足平行四边形法则的几何对象。与向量相对的概念叫标量或数量,标量…
Vector+array: np.array+__init__(array)+dot_product(vector: Vector) : float 在这个类图中,Vector类包含一个属性array,这是一个NumPy数组。类中包含初始化方法__init__()用于创建向量,dot_product()方法用于计算和返回与另一个向量的点积。 实现向量类 根据上面的类图,我们可以实现一个简单的Vector类,来封...
if__name__=="__main__":v1=Vector(1,2,3)v2=Vector(4,5,6)print(f"v1:{v1}")# 输出 v1print(f"v2:{v2}")# 输出 v2v3=v1+v2print(f"v1 + v2:{v3}")# 输出向量加法的结果v4=v1-v2print(f"v1 - v2:{v4}")# 输出向量减法的结果dot_product=v1.dot(v2)print(f"v1 · v2...
>>> >>> def dot_product(x_vector, y_vector): ... if len(x_vector) != len(y_vector): ... raise ValueError("Vectors must have equal sizes") ... return sum(x * y for x, y in zip(x_vector, y_vector)) ... >>> dot_product((1, 2, 3), (4, 5, 6)) 32 >>> dot...
import dashvector client = dashvector.Client( api_key='YOUR_API_KEY', endpoint='YOUR_CLUSTER_ENDPOINT' ) # 创建一个名称为quickstart、向量维度为4、 # 向量数据类型为float(默认)、 # 距离度量方式为dotproduct(内积)的Collection # 并预先定义四个Field,名称为name、weight、age、id,数据类型分别为str...
: 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) # Dot product elif isinstance(other, Vector...
>>> defdot_product(x_vector, y_vector):...iflen(x_vector) !=len(y_vector):... raiseValueError("Vectors must have equal sizes")...returnsum(x * yforx, yinzip(x_vector, y_vector))...>>>dot_product((1,2,3), (4,5,6))32>>>dot_product((1,2,3,4), (5,6,3))Trace...
dot_product = np.dot(vector1, vector2) print("向量点积结果:", dot_product) 二维向量叉积(需要先转置) cross_product = np.cross(vector1, vector2) print("二维向量叉积结果:", cross_product) 注意:对于二维向量,叉积的结果是一个标量;对于三维向量,叉积的结果仍然是一个向量。
vector=np.linspace(0,1,5)print("Vector created using np.linspace(): numpyarray.com")print(vector) Python Copy Output: 这个示例创建了一个包含5个元素的向量,这些元素在0到1之间均匀分布。np.linspace()函数的参数分别是起始值、结束值和元素数量。