操作数不能与形状(100，) (8,8)一起广播
这个问答内容涉及到了广播（broadcasting）的概念和操作数的形状问题。广播是指在进行元素级别的运算时，自动调整数组的形状以满足运算的要求。而操作数的形状则是指数组的维度和大小。
在给定的问题中，操作数的形状为(100,)和(8,8)，它们的维度不同。根据广播的规则，两个数组的维度必须相等或其中一个数组的维度为1，才能进行广播。否则，将会抛出形状不匹配的错误。
对于给定的操作数，无法进行广播，因为它们的维度不满足广播的规则。如果需要进行运算，可以考虑调整操作数的形状，使其满足广播的要求。例如，可以将形状为(100,)的操作数转换为形状为(1,100)的操作数，然后再进行广播运算。
在腾讯云中，可以使用腾讯云的云计算服务来进行广播运算。其中，腾讯云的弹性计算服务（Elastic Compute Service，ECS）提供了强大的计算能力，可以用于处理广播运算。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云ECS的信息：
腾讯云ECS产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/ecs
请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案可能需要根据实际情况进行调整。
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1回答
假设X是一个形状为(3,8,8)的ndarray，y是另一个形状为(3，)的数组。我想将X的每个(8,8)个切片乘以y的一个元素，然后将结果相加。使用for循环可以按如下方式完成此操作：
import numpy as np
X = np.random.rand(3,8,8)
y = np.random.rand(3)
temp = 0
for k in range(3):
temp = temp+y[k]*X[k,:,:]
有什么方法可以避免这个" for“循环吗？任何线索都很感谢。
浏览 8提问于2021-11-26得票数 0
1回答
我是python的初学者，我正在试图绘制集群的中心，但无法做到这一点。这是我的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("InputClusterModel.txt")
df.columns = ["Major","Quantity","rating","rating_2","RightWindoWeek","Ranking","CopiesQuant","Content"
浏览 2提问于2016-11-29得票数 1
1回答
numpy阵列的光谱质心
、、、、
我有一个.wav文件(在本例中称为"piano2.wav")。
我想找到巨蟒的光谱质心。
使用这里的另一篇文章中的代码，我有一个函数：
import numpy as np
from scipy.io.wavfile import read
def spectral_centroid(x, samplerate=44100):
magnitudes = np.abs(np.fft.rfft(x))
length = len(x)
freqs = np.abs(np.fft.fftfreq(length, 1.0/samplerate)[:length/
浏览 0提问于2019-01-04得票数 1
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2回答
我有一个形状img.shape = (500, 439, 3)的图像
卷积函数是
def convolution(image, kernel, stride=1, pad=0):
n_h, n_w, _ = image.shape
f = kernel.shape[0]
kernel = np.repeat(kernel[None,:], 3, axis=0)
n_H = int(((n_h + (2*pad) - f) / stride) + 1)
n_W = int(((n_w + (2*pad) - f) / stride) + 1)
浏览 5提问于2020-02-10得票数 1
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嗨，对于我推荐的电影，我使用TF-IDF，但我有一个形状错误。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer(analyzer='word', ngram_range=(1, 2), min_df=0, stop_words='english')
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(X_train.summary)
tfidf_matrix.shape
OutPut：
(3933, 56162)
然后：
f
浏览 2提问于2020-04-27得票数 0
1回答
我有两个索引数组。
elim=range(130,240)
tlim=range(0,610)
要索引的数组I最初的形状为(299, 3800)。
当我试图索引它时，如下所示
I[elim,tlim]
我收到了以下错误消息。
形状不匹配:索引数组不能与形状(110，) (610 )一起广播
我没想到会有这样的错误。有人能解释一下这里发生了什么吗？
谢谢!
浏览 1提问于2020-09-10得票数 4
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2回答
我正在尝试使用数据库中其他列的np.where条件创建一个新列。
我的代码
df5['RiskSubType']=np.where(new_df['Snow_Risk']==1,(( ' Heavy Snow forecasted at ' +df5.LOCATION.mask(new_df.LOCATION=='',df5.LOCATION_CITY))),
np.where(df5['Wind_Risk']==1,( ' Heavy Wind forecasted at ' +df5.L
浏览 1提问于2019-11-28得票数 1
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5回答
我不明白。这些文档解释了广播的规则，但似乎没有用英语来定义它。我的猜测是，广播是当NumPy用虚拟数据填充一个较小的维度数组以执行操作时。但这不管用：
>>> x = np.array([1,3,5])
>>> y = np.array([2,4])
>>> x+y
*** ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)
但是，错误信息暗示我走在正确的轨道上。有人可以定义广播，然后提供一些简单的例子来说明什么时候起作用，什么时候不起作用？
浏览 4提问于2015-09-28得票数 5
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我使用plot_diagnostics绘制ARIMA模型。
我的代码是
mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(y,
order=(1, 1, 1),
seasonal_order=(1, 1, 0, 12),
enforce_stationarity=False,
enforce_invertibility=False)
results = mod
浏览 0提问于2019-05-01得票数 0
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考虑到以下代码：
def to_l(pos_probs, threshold):
return (pos_probs >= threshold).astype('int')
thresh = np.arange(0, 0.2, 0.1)
print(thresh)
这样做是可行的：
print([to_l([0.2,0.3], w) for w in thresh])
结果：
[0. 0.1]
[array([1, 1]), array([1, 1])]
但这并不是：
[to_l([0.2,0.3], w) for w in [0.,0.1]]
但这并不是：
浏览 5提问于2020-09-25得票数 0
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1回答
我希望你做得很好。
我需要帮助来执行一个复杂的"NaN替换“在我的数据。
根据其他列过滤的其他列值的模式，在熊猫列中替换NaN值的最佳方法是什么？
让我来说明我的问题：
import random
import numpy as np
import pandas as pd
data = {'Region': [1,1,1,2,2,2,1,2,2,2,2,1,1,1,2,1], 'Country': ['a','a', 'a', 'a', 'a','a', &
浏览 3提问于2020-11-22得票数 2
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3回答
我想要绘制两个变量的实函数的曲面，其中包含矩阵，但否则函数是实的。当我试图运行代码时：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.linalg import expm, norm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
def f(x,y):
A = np.array([[0,-1,0],[1,0,0],[0,0,0]])
v = np.array([[1,2,3]])
return norm(x*y*A@v
浏览 0提问于2020-11-18得票数 1
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我试图在坐标平面上用Wolfram生成一些简单的形状图。我已经成功地绘制了形状，但有时情节输出看起来不太好。例如，在坐标平面上绘制菱形顶点的图如下：
Plot {(-5,3), (-1,0), (-1,-5), (-5,-2) (-5,3)}
然而，情节是扭曲的，因为
Y轴在x=-5处显示；以及
X轴的刻度与y轴的刻度不匹配.
因此，我的菱形看起来不像菱形。有没有办法控制阿尔法坐标平面的哪一部分画在上面？我试着加入
on x:[-8,8] y:[-8,8]
在命令的不同位置，但这是行不通的。有人知道这个秘密吗？
浏览 0提问于2011-05-13得票数 8
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我想将噪声添加到均匀矩阵中，我使用的代码是：
import numpy as np
s = np.random.default_rng(100).normal(10,5,512*512)
s2 = np.reshape(s, (512,512))
s2 =s2+11*np.ones((515,512))
它会给出以下错误：
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (512,512) (515,512)
这里的问题在哪里？
浏览 0提问于2020-10-19得票数 0
1回答
我正在挖出一段代码，有一行我一点也不懂：
W[:, :, None] * h[None, :, :] * diff[:, None, :]
其中W、h和diff为784×20、20x100和784×100矩阵。乘法结果是784x20x100数组，但我不知道这个计算实际上做了什么，结果的意义是什么。
值得注意的是，这条线来自机器学习相关代码，W对应于神经网络层的权值数组，h是层激活，diff是网络目标和假设的区别(从到自动编码器转换)。
浏览 3提问于2015-04-04得票数 3
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2回答
问题相当简单。给定256×256灰度图像，我想返回基于阈值的颜色图像。
所以我在想：
img=whatever # 2D array of floats representing grayscale image
threshold=0.5
color1=[1.0,0.0,0.0]
color2=[0.0,0.0,1.0]
newImg=np.where(img>threshold,color1,color2)
然而，我得到了臭名昭著的答案："ValueError:操作数不能与形状(500,500) (3) (3，)一起广播。“
哈?我真的希望能给出一个阵列形状(500,500,3
浏览 1提问于2018-07-12得票数 4
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1回答
假设我有三个numpy.ndarray的a,b,c，当我将它们相乘时，一个广播就会发生。
结果取决于乘法的顺序吗？
换句话说，是否存在a，b，c使得：
(a * b) * c != a * (b * c)
浏览 0提问于2018-07-02得票数 0
今天，我注意到代码中有一些奇怪的地方，并发现在某些情况下，它一直运行到执行以下内容：
my_list = [0] + np.array([])
其结果是my_list如下：
array([], dtype=float64)
一开始，我很困惑，因为我了解到解释器首先将列表转换为numpy数组，然后尝试广播操作：
>>> np.array([0]) + np.array([])
array([], dtype=float64)
我对这种行为有一些疑问：
为什么是广播？
如果python抛出一个错误，至少对于列表被转换并消失的特殊情况，难道不是更好吗？
谢谢您的澄清
浏览 2提问于2019-11-14得票数 6
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tl;dr:我如何预测numpy广播在几个数组中返回的形状，而不必实际添加数组？
我有很多使用numpy (Python)广播规则的脚本，这样基本上1D输入就会产生多维输出。对于一个基本的例子，理想的气体定律(压力= rho * R_d *温度)可能看起来像
def rhoIdeal(pressure,temperature):
rho = np.zeros_like(pressure + temperature)
rho += pressure / (287.05 * temperature)
return rho
这里没有必要，但是在更复杂的函数中，用正确的形状初始
浏览 1提问于2015-08-07得票数 5
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这里的新手，我很抱歉，如果这个问题是愚蠢的，但我在网上找不到任何关于它的东西。对于tf.squared_difference的输出，我得到了一个意想不到的形状。我希望从下面的片段中获得一个具有shape=(100, ?)形状的张量作为损失
[print("Logits",logits,"#Labels",labels,"LOSS",tf.squared_difference(labels,logits)) for logits, labels in zip(logits_series,labels_series)]
然而，它会产生(100,10
浏览 3提问于2017-10-10得票数 0
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1回答
我已经多次使用numpy.where()了，我一直在想中的以下语句
x，y和条件需要广播到某种形状。
我明白为什么这对于x和y都是必要的。我们希望从这两个数组中组装得到的数组，因此它们应该可以广播到相同的形状。但是，我不明白为什么这对条件也如此重要。这只是决策规则。假设我有以下三种形状：
condition = (100,)
x = (100, 5)
y = (100, 5)
result = np.where(condition, x, y)
这会导致ValueError，因为“操作数不能一起广播”。据我理解，这个表达式应该工作得很好，因为我合成
浏览 4提问于2020-03-27得票数 4
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1回答
我有一个带有形状[1 128, 128 , 100]的[1 128, 128 , 100]，还有另一个带有形状[1,128,128,1]的tensor2。如果我试图减去tensor1 - tensor2，在最后一个维度上，tensor2会自动向[1,128,128,100]广播并操作减法吗？或者只减去tensor1的第一层？
谢谢！
浏览 2提问于2019-04-02得票数 3
2回答
以下是问题所在：
给定包含n个元素的numpy数组'a‘，用b表示其唯一值集
按升序表示数组b的大小。您需要创建一个n×m维的numpy数组，其中每一行的值必须为1，如果它等于数组b的给定索引的值，则在其他地方必须为0。
import numpy as np
def convert(a):
b = np.unique(sorted(a))
result = []
for i in a:
result.append((b == i) * 1)
return np.array(result)
a = np.array([1, 1, 2
浏览 0提问于2021-04-07得票数 4
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1回答
假设我有一个numpy矩阵：data = np.random.rand(200, 50, 100)，并且有我需要的值：locs = np.random.randint(50, size=(200, 2))的位置。
如何获得形状(200, 2, 100)的结果矩阵？本质上，我想从data获得locs指定的位置的值。
如果我这样做：data[locs]，我最终得到的是形状(200, 2, 50, 100)的结果矩阵，而不是(200, 2, 100)。
应要求提供更多详细资料：
如果我们有：
data = np.arange(125)
reshaped = np.reshape(data, (5,
浏览 3提问于2020-02-28得票数 1
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3回答
A = np.arange(2,42).reshape(5,8)
B = np.arange(4,68).reshape(8,8)
C=np.dot(A,B)
如何使用for循环检查C中的每个元素是否大于100，则输出为真或假。
我不知道，因为它是一个矩阵而不是一个数字。有人帮我吗？
浏览 6提问于2022-07-21得票数 1
1.我有两个numpy数组，它们分别是data_test和data_train。
data_partial_test = data_test[:2000,:]
test_lable = label_test
print(test_lable.shape)
print(data_partial_test[0].shape)
print(data_train[0].shape)
dis = (( data_partial_test- data_train[:21000,])**2).sum(axis=1)
2. data_test为(21000,78
浏览 1提问于2020-10-06得票数 0
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1回答
j=np.arange(20,dtype=np.int)
site=np.ones((20,200),dtype=np.int)
sumkma=np.ones((100,20))
[sumkma[site[x],x] for x in range(20)]
这是可行的，但我不想使用for循环。当我尝试
sumkma[site[j],j]
我知道这个错误：
IndexError:形状不匹配:索引数组不能与形状一起广播(20,200) (20,000)
如何修正错误？
浏览 4提问于2017-09-08得票数 13
我有从驻留在目录托管服务器中的ArcGIS生成的形状文件列表，请注意服务器不是ArcGIS服务器，形状文件也没有发布。
是否可以使用ArcGIS JS作为加载KML的可能，将该形状文件作为一个层(特性层或其他任何东西)加载？
是否需要将映射发布到ArcGIS服务器，还是需要将*.shp文件转换为KML？
浏览 7提问于2014-05-24得票数 1
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我有许多不同大小的数组，它们都有共同的索引。
例如,
Arr1 = np.arange(0, 1000, 1).reshape(100, 10)
Arr2 = np.arange(0, 500, 1).reshape(100,5)
Arr1.shape = (100, 10)
Arr2.shape = (100, 5)
我想把它们加到一个新的数组中，Arr3是三维的。例如：
Arr3 = Arr1 + Arr2
Arr3.shape = (100, 10, 5)
注意，在这个例子中，值应该是。
Arr3[10, 3, 2] = Arr1[10, 3] + Arr2[10, 2]
我一直试图
浏览 1提问于2013-02-26得票数 4
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1回答
我有一个尺寸的三维张量，比如100x5x2，以及axis=1上张量的平均值，它给出了100x2的形状。这是批号。通常没有批处理，形状5x2和2的张量的除法工作得很好，但是对于带有批处理的3D张量，我收到了错误。
a = torch.rand(5,2)
b = torch.rand(2)
z=a/b
给我预期的答案。
a = torch.rand(100,5,2)
b = torch.rand(100,2)
z=a/b
给出以下错误。
张量a (5)的大小必须在非单例维数1处与张量b (100)的大小相匹配。
如何除以这些张量，使我的输出为100x5x2？就像组织的bmm一样？
浏览 1提问于2021-06-04得票数 0
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1回答
在为数字识别模型创建图形界面时，我正在使用openCV和numPy处理图像。我被困在这样的情况下，比如说一个形状为(8,8,3)的图像。我想让它的形状为(8,8)，这样我就可以把它输入到分类器模型中，这样它就可以分类了。这样做，我希望第三维度(即3)被丢弃。有人能帮我解决这个问题吗？我还为接收错误的同一场景附加了代码片段：
import cv2 as cv
import numpy as np
img = cv.imread("1.png")
output = cv.imshow("Image: ", img)
cv.waitKey(0)
arr = np.ar
浏览 2提问于2020-07-27得票数 0
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我是装配的新手，正在学习定点算法.
AX是一个16位寄存器-
MUL Pi ; Multiplies EAX with Pi and stores result in EAX
DIV 256 ; Divides EAX by 256 which equals the necessary right- shift for the 8,8 format
但我认为它不是这样工作的。
浏览 2提问于2020-11-23得票数 1
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我对蟒蛇很陌生，所以请友好一点。
我正在尝试将两个Numpy数组与np.logical_or函数进行比较。当我运行下面的代码时，
Percentile = np.logical_or(data2 > Per1, data2 < Per2)行语句
ValueError:操作数不能与形状一起广播(2501,2501)
data = 1st Array
data2 = 2nd Array
Per1 = np.percentile(data, 10, axis=1)
Per2 = np.percentile(data, 90, axis=1)
Percentile = np
浏览 1提问于2018-07-18得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试创建一个RBF层的实现。
以下是构建方法：
def build(self, input_shape):
self.centers = self.add_weight(name='centers',
shape=(self.output_dim, input_shape[1]),
initializer=self.initializer,
trainab
浏览 1提问于2018-05-08得票数 4
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请澄清Tensorflow中的广播是否会在广播时分配一个新的内存缓冲区。
在Tensorflow文档中，有一句话说(强调后加)：
在大多数情况下，广播既节省时间又节省空间，因为广播操作从未实现内存中扩展的张量。
然而，在另一句话中，它说：
例如，与数学运算不同的是，broadcast_to在节省内存方面没有什么特别之处。在这里，，你是在实现张量。
print(tf.broadcast_to(tf.constant([1, 2, 3]), [3, 3]))
说这是一个广播操作。
广播数组以获得兼容的形状。
然后根据上面的“广播操作永远不会实现内存中的扩展张量”语句，它应该
浏览 2提问于2021-04-07得票数 1
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假设我想通过沿着一个特定的轴交错来合并两个3D tensorflow张量a和b。例如，张量a具有形状(3,3,2)，张量b具有形状(3,2,2)。我想创建一个沿着轴1交错的张量c，得到一个形状为(3,5,2)的张量。 示例： a = [[[1,1],[2,2],[3,3]],
[[4,4],[5,5],[6,6]],
[[7,7],[8,8],[9,9]]]
b = [[[10,10],[11,11]],
[[12,12],[13,13]],
[[14,14],[15,15]]]
c = [[[1,1],[10,10],[2,2],[11,11],
浏览 16提问于2019-07-04得票数 1
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4回答
我需要将一个3Dnumpy数组乘以2Dnumpy数组。
假设3D阵列A的形状为(3, 100, 500)，2D阵列B的形状为(3, 100)。我需要对3D数组中的500个轴中的每一个乘以2D数组，然后我需要沿着结果数组的第一个轴求和，得到一个大小为(100, 500)的数组。
我可以通过几个for循环到达那里，但肯定有一个numpy函数可以在一行内实现这一点？我看过np.tensordot、np.dot、np.matmul、np.prod和np.sum，但这些函数都不能完全做到这一点。
浏览 41提问于2020-03-10得票数 0
我对np.select有一些问题： s=np.array([False,True],dtype=bool)
v=np.array([np.array([1,2]),np.array([3])])
np.select(s,v) 返回 array([3, 3]) 这对我来说不是很清楚。此外，如果我将v替换为 v=np.array([np.array([1,2]),np.array([3,4,5])]) 我得到一个错误。这显然是由于v的可变类型，因为当v是整数数组或具有相似长度的数组(矩阵)时，它工作得很好。那么，为什么它在我的情况下不起作用呢？我正在寻找一个很好的方法来解决这个问题(没有for循
浏览 19提问于2019-02-28得票数 0
1回答
我正在使用向量化我的部分代码。下面是一个最小的例子，在矢量化之前：
dim = 2
def sum(x):
a = np.ones((dim,))
return np.dot(x, a)
num_samples = 100
samples = np.ones((num_samples, dim))
sum(samples[0]) # 2
使用vmap：
sum = vmap(sum)
sum(samples) # DeviceArray of shape (100,), all entries are 2
但在矢量化之后，这可能会出错：
sum(samples[0]) #
浏览 0提问于2019-10-28得票数 0
所以希望有人能帮上忙。一般情况下我有这样的数据
df = pd.DataFrame({
"id": [1,1,1,4,5,5,7],
"value": [100, 100, 100, 45, 3, 3, 42]
})
我想要做的是，对于每个重复的ID，将每个行的值平分，并创建一个新的变量来跟踪被拆分的值。所以我的理想输出是这样的
id value value2 people
1 100 33.333333 0.333333
1 100 33.33333
浏览 1提问于2014-10-01得票数 0
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我有两个数组a和b，a与形状(1000，)和b与形状(1000，1)
a = np.sin(x)
b = np.cos(x[:, np.newaxis])
有谁能向我解释一下为什么我要做元素乘法吗？
c = a * b
我知道c有形状(1000,1000)？非常感谢你的帮助。
浏览 1提问于2018-11-22得票数 0
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我从本文中引用来使用DataFrame.mul。
我的问题代码是
df.mul(weight)
其中权重为形状为(17L，1L)的“numpy.ndarray”数据类型，打印结果为
[[ 2.37005330e-07]
[ 2.80515078e-07]
[ 2.80267682e-07]
[ 2.79124521e-07]
[ 2.01799847e-07]
[ 2.71495529e-07]
[ 2.81640566e-07]
[ 2.30099310e-07]
[ 1.95221059e-07]
[ 2.10244387e-07]
[ 2.824
浏览 0提问于2016-04-13得票数 1
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1回答
我必须创建COM文件并在那里使用LES。我没有找到任何使用LES的例子，只有这个例子。并且在字符串中有一个错误“操作数类型不匹配”，我应该怎么办？我想我们可以在LES上注册bx。
.model tiny
.code
ORG 100h
start:
LES BX, VIDEO ; ES = B800h (memory VGA), BX = 72Eh
MOV AX, 0 ; reset registers
MOV ES, AX ; ES = 0
MOV BX, AX ; BX
浏览 3提问于2020-05-16得票数 2
这里的Python新手来自MATLAB背景。
我有一个1列数组，我想将该列移动到3列数组的第一列中。在MATLAB的背景下，我会这样做：
import numpy as np
A = np.zeros([150,3]) #three column array
B = np.ones([150,1]) #one column array which needs to replace the first column of A
#MATLAB-style solution:
A[:,0] = B
但是，这不起作用，因为A的“形状”是(150,3)，而B的“形状”是(150,1)。很明显，命
浏览 2提问于2017-11-14得票数 2
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1回答
我有以下两个PyTorch张量A和B。
A = torch.tensor(np.array([40, 42, 38]), dtype = torch.float64)
tensor([40., 42., 38.], dtype=torch.float64)
B = torch.tensor(np.array([[[1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5]], [[4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8]], [[7,8,9,10,11],[7
浏览 1提问于2020-12-03得票数 0
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我想知道是否有可能将两个不同形状的pytorch张量连接起来。一个张量的形状为torch.Size(247247)，另一个张量的形状为torch.Size(10,183)。在dim=1上使用torch.cat()可以将它们连接起来吗？
浏览 16提问于2020-12-27得票数 0
在PyTorch中有两个张量，z是形状(n_samples, n_features, n_views)的三维张量，其中n_samples是数据集中的样本数，n_features是每个样本的特征数，n_views是描述相同(n_samples, n_features)特征矩阵的不同视图数，但与其他值相同。
我有另一个二维张量b，形状为(n_samples, n_views)，它的目的是在不同的视图中重新描述样本的所有特征。换句话说，它封装了同一个示例每个视图的特性的重要性。例如：
import torch
z = torch.Tensor(([[2,3], [1,1], [4,5]],
浏览 0提问于2021-06-07得票数 2
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我遵循C引物加，并遇到以下例子：
#include <stdio.h>
#include <string.h> //provide strlen() prototype
#define PRAISE "You are an extraordinary being with a big big brain."
int main(void)
{
char name[40];
printf("What's your name? ");
scanf("%s", name);
printf(
浏览 0提问于2018-10-15得票数 0
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，这是的问题
编写了一个程序来确定一个数字是否是kaprekar。考虑一个n位数k，将其平方，并将右n位数加到左n位或n-1位数上.如果得到的和为k，则k称为Kaprekar数。例如，9是一个Kaprekar号，因为
9^2=81和8+1=9
297是Kaprekar号，因为
297^2=88209和88+209=297这是我写的代码
#include <stdio.h>
#include <math.h>
int main(){
int k,num,j=0,rev,act,s,rem;
while(num!=0){
num=k/(
浏览 3提问于2022-01-30得票数 -1
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让我们假设一个有一个二维向量数组：
v = np.array([ [1, 1], [1, 1], [1, 1], [1, 1]])
v.shape = (4, 2)
和一组标量：
s = np.array( [2, 2, 2, 2] )
s.shape = (4,)
我希望结果是：
f(v, s) = np.array([ [2, 2], [2, 2], [2, 2], [2, 2]])
现在，执行v*s是一个错误。那么，实现f最有效的方法是什么？
浏览 1提问于2014-06-16得票数 5
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