x = np.array([[1,2],[3,4]], dtype=np.float64) y = np.array([[5,6],[7,8]], dtype=np.float64) 输出x与y的和、差、积

可以使用Python的NumPy库中的运算功能，对两个数组进行加减乘运算，具体代码如下：

import numpy as np

# 定义数组
x = np.array([[1,2],[3,4]], dtype=np.float64)
y = np.array([[5,6],[7,8]], dtype=np.float64)

# 输出x与y的和
print(x + y)

# 输出x与y的差
print(x - y)

# 输出x与y的积
print(x * y)

代码中，首先定义了两个2行2列的二维数组 `x` 和 `y`，其中每个元素都是64位浮点数类型。

然后，使用 `x + y`、`x - y`、`x * y` 分别计算两个数组的和、差、积，并使用 `print()` 函数输出结果。

最后，输出的结果如下：

和：

[[ 6.  8.]
 [10. 12.]]

差：

[[-4. -4.]
 [-4. -4.]]

积：

[[ 5. 12.]
 [21. 32.]]

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observation = np.array(self.value["observation"], dtype=np.float64) legal_action = np.array(self.value['legal_action'], dtype=np.float64) sub_action_mask = np.array( self.value['sub_action_mask'], dtype=np.float64) lstm_hidden = np.array(self.value['lstm_hidden'], dtype=np.float64) lstm_cell = np.array(self.value['lstm_cell'], dtype=np.float64) return { 'observation': observation, 'legal_action': legal_action, 'sub_action_mask': sub_action_mask, 'lstm_hidden': lstm_hidden, 'lstm_cell': lstm_cell }

这段代码是将一些值转换为NumPy数组，并将它们作为字典返回。其中包括以下键值对：

- 'observation': 将self.value["observation"]转换为浮点数类型的NumPy数组。
- 'legal_action': 将self.value['legal_action']转换为浮点数类型的NumPy数组。
- 'sub_action_mask': 将self.value['sub_action_mask']转换为浮点数类型的NumPy数组。
- 'lstm_hidden': 将self.value['lstm_hidden']转换为浮点数类型的NumPy数组。
- 'lstm_cell': 将self.value['lstm_cell']转换为浮点数类型的NumPy数组。

这个函数的目的是将这些值以字典的形式返回，方便后续使用。

origin_corners_2 = [np.array([0, 0, 1], dtype=np.float64), np.array([w2, 0, 1], dtype=np.float64), np.array([0, h2, 1], dtype=np.float64), np.array([w2, h2, 1], dtype=np.float64)]

这是一个关于计算机编程的问题，我可以回答。这段代码定义了一个包含四个三维向量的列表，每个向量都有三个元素，分别表示二维平面上的一个点的横坐标、纵坐标和一个常数1。这个列表的名称是origin_corners_2，其中w2和h2是两个变量，表示二维平面上的宽度和高度。