为什么2==2是false 2L==2L是true

2==2是false是因为在Java中，==比较两个对象的引用是否相等，而2是一个基本数据类型，不是对象。因此，2==2比较的是两个基本数据类型的值，结果为true。

而2L==2L是true是因为2L是一个long类型的字面量，也就是一个对象，所以==比较的是两个对象的引用，因为2L==2L比较的是同一个对象，所以结果为true。

相关问题

为什么用get方法得到的相同的值判断==是false，但是在set时赋值以2L时get判断==为true

这个问题的答案跟具体的代码实现有关系，但是一般情况下，如果在set方法中给属性赋值的是基本数据类型，那么每次调用set方法时，都会创建一个新的包装类对象来存储这个基本数据类型的值，所以在使用get方法获取属性值时，每次返回的都是一个新的对象。因此，如果在set方法中给属性赋值为2L，那么每次使用get方法获取属性值时，都会返回同一个值为2L的Long类型对象，因为Long类型是不可变对象，它的值一旦被创建，就不能改变。

因此，如果在使用get方法获取属性值时，得到的是同一个对象，那么使用`==`比较两个对象时，结果就会为true。而如果在使用get方法获取属性值时，得到的是不同的对象，那么使用`==`比较两个对象时，结果就会为false，因为它们的引用是不同的。

需要注意的是，这只是一般情况下的情况，具体的实现还要看代码的具体实现。如果使用了对象池等技术，可能会影响对象的创建和回收，从而影响结果。

d2l.plt.scatter()是什么函数

d2l.plt.scatter() 是 Deep Learning - The Straight Dope (D2L) 书中定义的一个函数，用于绘制散点图。它是基于 Matplotlib 库实现的，具有以下特点：

- 支持自定义点的颜色、大小、形状等属性。
- 支持添加标题、坐标轴标签等注释。
- 支持同时绘制多个散点图。

该函数的定义如下：

def set_figsize(figsize=(3.5, 2.5)):
    """Set matplotlib figure size."""
    use_svg_display()
    d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize

def use_svg_display():
    """Use svg format to display plot in jupyter."""
    d2l.plt.rcParams['svg.fonttype'] = 'none'

def plot(X, Y=None, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,
         ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=None,
         figsize=(3.5, 2.5), axes=None):
    """Plot multiple lines."""
    if legend is None:
        legend = []
    set_figsize(figsize)
    axes = axes if axes else d2l.plt.gca()
    # Return True if X (tensor or list) has more than 1 dimension
    def has_one_dim(X):
        if isinstance(X, np.ndarray) or isinstance(X, list):
            return len(X.shape) == 1
        else:
            return len(X.size()) == 1
    # Convert Y to list so that len(Y) is always defined
    if Y is None:
        Y = []
    if not isinstance(Y, list):
        Y = [Y]
    if not isinstance(X, list):
        X = [X] * len(Y)
    if len(X) != len(Y):
        X = X * len(Y)
    # Format lines and points
    if fmts is None:
        fmts = ['-'] * len(X)
    elif isinstance(fmts, str):
        fmts = [fmts] * len(X)
    # Plot
    for x, y, fmt in zip(X, Y, fmts):
        if has_one_dim(x):
            x = np.arange(len(y)) + 1
        axes.plot(x, y, fmt)
    axes.set_xlabel(xlabel)
    axes.set_ylabel(ylabel)
    axes.set_xscale(xscale)
    axes.set_yscale(yscale)
    if xlim:
        axes.set_xlim(xlim)
    if ylim:
        axes.set_ylim(ylim)
    if legend:
        axes.legend(legend)
    axes.grid()
    d2l.plt.show()

def show_images(imgs, num_rows, num_cols, scale=2):
    """Plot a list of images."""
    figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)
    _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)
    for i in range(num_rows):
        for j in range(num_cols):
            axes[i][j].imshow(imgs[i * num_cols + j])
            axes[i][j].axes.get_xaxis().set_visible(False)
            axes[i][j].axes.get_yaxis().set_visible(False)
    return axes

def plot_learning_curves(train_acc, test_acc, train_loss, test_loss):
    """Plot the learning curves."""
    d2l.plt.plot(train_acc, linestyle='-', color='blue', label='train accuracy')
    d2l.plt.plot(test_acc, linestyle='--', color='red', label='test accuracy')
    d2l.plt.xlabel('epochs')
    d2l.plt.ylabel('accuracy')
    d2l.plt.legend(loc='upper right')
    d2l.plt.twinx()
    d2l.plt.plot(train_loss, linestyle='-', color='green', label='train loss')
    d2l.plt.plot(test_loss, linestyle='--', color='orange', label='test loss')
    d2l.plt.ylabel('loss')
    d2l.plt.legend(loc='upper left')
    d2l.plt.show()

def use_svg_display():
    """Use svg format to display plot in jupyter."""
    d2l.plt.rcParams['svg.fonttype'] = 'none'

def set_figsize(figsize=(3.5, 2.5)):
    """Set matplotlib figure size."""
    use_svg_display()
    d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize


def plot(X, Y=None, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,
         ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=None,
         figsize=(3.5, 2.5), axes=None):
    """Plot multiple lines."""
    if legend is None:
        legend = []
    set_figsize(figsize)
    axes = axes if axes else d2l.plt.gca()
    # Return True if X (tensor or list) has more than 1 dimension
    def has_one_dim(X):
        if isinstance(X, np.ndarray) or isinstance(X, list):
            return len(X.shape) == 1
        else:
            return len(X.size()) == 1
    # Convert Y to list so that len(Y) is always defined
    if Y is None:
        Y = []
    if not isinstance(Y, list):
        Y = [Y]
    if not isinstance(X, list):
        X = [X] * len(Y)
    if len(X) != len(Y):
        X = X * len(Y)
    # Format lines and points
    if fmts is None:
        fmts = ['-'] * len(X)
    elif isinstance(fmts, str):
        fmts = [fmts] * len(X)
    # Plot
    for x, y, fmt in zip(X, Y, fmts):
        if has_one_dim(x):
            x = np.arange(len(y)) + 1
        axes.plot(x, y, fmt)
    axes.set_xlabel(xlabel)
    axes.set_ylabel(ylabel)
    axes.set_xscale(xscale)
    axes.set_yscale(yscale)
    if xlim:
        axes.set_xlim(xlim)
    if ylim:
        axes.set_ylim(ylim)
    if legend:
        axes.legend(legend)
    axes.grid()
    d2l.plt.show()

def show_images(imgs, num_rows, num_cols, scale=2):
    """Plot a list of images."""
    figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)
    _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)
    for i in range(num_rows):
        for j in range(num_cols):
            axes[i][j].imshow(imgs[i * num_cols + j])
            axes[i][j].axes.get_xaxis().set_visible(False)
            axes[i][j].axes.get_yaxis().set_visible(False)
    return axes

def plot_learning_curves(train_acc, test_acc, train_loss, test_loss):
    """Plot the learning curves."""
    d2l.plt.plot(train_acc, linestyle='-', color='blue', label='train accuracy')
    d2l.plt.plot(test_acc, linestyle='--', color='red', label='test accuracy')
    d2l.plt.xlabel('epochs')
    d2l.plt.ylabel('accuracy')
    d2l.plt.legend(loc='upper right')
    d2l.plt.twinx()
    d2l.plt.plot(train_loss, linestyle='-', color='green', label='train loss')
    d2l.plt.plot(test_loss, linestyle='--', color='orange', label='test loss')
    d2l.plt.ylabel('loss')
    d2l.plt.legend(loc='upper left')
    d2l.plt.show()

def set_axes(axes, xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend):
    """Set the axes for matplotlib."""
    axes.set_xlabel(xlabel)
    axes.set_ylabel(ylabel)
    axes.set_xscale(xscale)
    axes.set_yscale(yscale)
    if xlim:
        axes.set_xlim(xlim)
    if ylim:
        axes.set_ylim(ylim)
    if legend:
        axes.legend(legend)
    axes.grid()