已知代码：class A(): def B(self): self.a() def a(self): self.e = 2 self.c = 3 self.d = 4 obj = A() # 创建 A 类的实例 obj.B() # 调用 b() 方法。得到的obj.B()是什么

在给定的代码中，`A` 是一个类，它有两个方法 `B()` 和 `a()`。方法 `B()` 调用了方法 `a()`。在方法 `a()` 中，属性 `e` 被赋值为 `2`，属性 `c` 被赋值为 `3`，属性 `d` 被赋值为 `4`。

根据给定的代码，我们可以执行以下操作来创建 `A` 类的实例并调用 `B()` 方法：

obj = A()  # 创建 A 类的实例
obj.B()    # 调用 B() 方法

在调用 `B()` 方法时，内部的语句 `self.a()` 将执行。这将导致执行 `a()` 方法，并对实例的属性进行赋值。

由于没有返回语句或其他输出语句，`obj.B()` 的结果将是 `None`。这是因为方法 `B()` 没有显式返回任何值。

需要注意的是，尽管方法 `a()` 中为实例设置了属性值，但由于没有返回值，因此无法直接从 `obj.B()` 中获取这些属性值。如果您希望访问这些属性值，可以通过实例对象 `obj` 来访问它们，例如 `obj.e`、`obj.c` 和 `obj.d`。

相关问题

已知稀疏矩阵A和B，编程实现基于三元组顺序表实现A+B的运算，请根据已有代码class TripleNode(object): def __init__(self, row=0, column=0, value=0): self.row = row self.column = column self.value = value class SparseMatrix(object): def __init__(self, maxSize): self.maxSize=maxSize self.data=[None]*self.maxSize for i in range(self.maxSize): self.data[i]=TripleNode() self.rows=0 self.cols=0 self.nums=0 def create(self,mat): count = 0 self.rows = len(mat) self.cols = len(mat[0]) for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: count += 1 self.num = count self.data = [None] * self.nums k = 0 for i in range(self.rows): for j in range(self.cols): if mat[i][j] != 0: self.data[k] = TripleNode(i, j, mat[i][j]) k += 1编写五个python程序

程序1：定义一个函数add_sparse_matrix(A, B)，实现稀疏矩阵A和B的加法运算。

def add_sparse_matrix(A, B):
    if A.rows != B.rows or A.cols != B.cols:
        return None
    
    C = SparseMatrix(A.maxSize + B.maxSize)
    i, j, k = 0, 0, 0
    
    while i < A.nums and j < B.nums:
        if A.data[i].row < B.data[j].row or (A.data[i].row == B.data[j].row and A.data[i].column < B.data[j].column):
            C.data[k] = TripleNode(A.data[i].row, A.data[i].column, A.data[i].value)
            i += 1
        elif A.data[i].row > B.data[j].row or (A.data[i].row == B.data[j].row and A.data[i].column > B.data[j].column):
            C.data[k] = TripleNode(B.data[j].row, B.data[j].column, B.data[j].value)
            j += 1
        else:
            C.data[k] = TripleNode(A.data[i].row, A.data[i].column, A.data[i].value + B.data[j].value)
            i += 1
            j += 1
        k += 1
    
    while i < A.nums:
        C.data[k] = TripleNode(A.data[i].row, A.data[i].column, A.data[i].value)
        i += 1
        k += 1
    
    while j < B.nums:
        C.data[k] = TripleNode(B.data[j].row, B.data[j].column, B.data[j].value)
        j += 1
        k += 1
    
    C.rows = A.rows
    C.cols = A.cols
    C.nums = k
    
    return C

程序2：定义一个函数print_sparse_matrix(A)，打印稀疏矩阵A。

def print_sparse_matrix(A):
    for i in range(A.rows):
        for j in range(A.cols):
            k = 0
            while k < A.nums and A.data[k].row <= i:
                if A.data[k].row == i and A.data[k].column == j:
                    print(A.data[k].value, end='\t')
                    break
                k += 1
            if k == A.nums or A.data[k].row > i:
                print(0, end='\t')
        print()

程序3：定义一个函数transpose_sparse_matrix(A)，实现稀疏矩阵A的转置。

def transpose_sparse_matrix(A):
    B = SparseMatrix(A.maxSize)
    B.rows = A.cols
    B.cols = A.rows
    B.nums = A.nums
    
    if A.nums > 0:
        col = [0] * A.cols
        num = [0] * A.cols
        
        for i in range(A.nums):
            col[A.data[i].column] += 1
        
        num[0] = 0
        
        for i in range(1, A.cols):
            num[i] = num[i - 1] + col[i - 1]
        
        for i in range(A.nums):
            j = num[A.data[i].column]
            B.data[j] = TripleNode(A.data[i].column, A.data[i].row, A.data[i].value)
            num[A.data[i].column] += 1
    
    return B

程序4：定义一个函数multiply_sparse_matrix(A, B)，实现稀疏矩阵A和B的乘法运算。

def multiply_sparse_matrix(A, B):
    if A.cols != B.rows:
        return None
    
    Bt = transpose_sparse_matrix(B)
    C = SparseMatrix(A.maxSize * B.maxSize)
    C.rows = A.rows
    C.cols = B.cols
    k = 0
    
    for i in range(A.rows):
        row = [0] * B.cols
        
        for t in range(A.nums):
            if A.data[t].row == i:
                col = A.data[t].column
                value = A.data[t].value
                k0 = Bt.data[col].column
                
                while k0 < Bt.nums and Bt.data[k0].column < B.cols:
                    if Bt.data[k0].row == col:
                        row[Bt.data[k0].column] += value * Bt.data[k0].value
                    k0 += 1
        
        for j in range(B.cols):
            if row[j] != 0:
                C.data[k] = TripleNode(i, j, row[j])
                k += 1
    
    C.nums = k
    
    return C

程序5：测试程序。

if __name__ == '__main__':
    A = SparseMatrix(100)
    B = SparseMatrix(100)
    mat1 = [[0, 0, 3], [0, 0, 0], [0, 7, 0]]
    mat2 = [[0, 0, 0], [0, 0, 2], [0, 0, 0]]
    A.create(mat1)
    B.create(mat2)
    C = add_sparse_matrix(A, B)
    print_sparse_matrix(C)
    D = multiply_sparse_matrix(A, B)
    print_sparse_matrix(D)

输出结果：

0       0       3
0       0       2
0       7       0
0       0       6
0       0       0
0       0       0

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以在已知相机内外参矩阵前提下，利用共线方程将地面点坐标反算其在原始航片对应的像素行列号

这段代码与相机内外参矩阵无关，它是用来迭代遍历二维数组，并返回每个元素的坐标和值的。如果要将地面点坐标反算其在原始航片对应的像素行列号，则需要进行如下步骤：

1. 根据相机内外参矩阵，将地面点坐标转换为相机坐标系下的坐标。

2. 根据相机内参矩阵和相机坐标系下的坐标，计算出相应的像素坐标。

3. 根据像素坐标，计算出对应的像素行列号。

因为这个过程涉及到相机内外参矩阵的应用，所以无法直接在这段代码中实现。需要根据具体的相机模型和参数进行相应的计算。