for i = 1:size(Stack{1,t},1) index = intersect(find(BoxList(:,8)== Stack{1,t}(i,11)),find(BoxList(:,9)== Stack{1,t}(i,12))); BoxList(index,7) = BoxList(index,7) - Stack{1,t}(i,10); end解释这段代码
时间: 2023-09-17 19:11:03 浏览: 30
这段代码是一个 for 循环,它的作用是遍历 Stack{1, t} 中的每一行数据。在循环中,首先通过 intersect 函数找到 BoxList 中符合条件的行索引,这个条件是 BoxList 中第8列等于 Stack{1,t} 中第11列的值,且第9列等于 Stack{1,t} 中第12列的值。然后将这些行的第7列减去 Stack{1,t} 中第10列的值。最终的结果是将符合条件的行的第7列减去 Stack{1,t} 中每一行的第10列的值,达到修改 BoxList 中某些行的目的。
相关问题
Maximum call stack size exceeded at eval (permission.js:77:1)
"Maximum call stack size exceeded"是一个错误提示,意味着函数调用栈的大小超过了限制。这通常发生在递归函数无限循环调用时,导致函数调用栈无法释放,最终达到了栈的最大容量。
解决这个问题的方法有两种:
1. 优化递归函数:检查递归函数的逻辑,确保递归调用能够在某个条件下终止,避免无限循环调用。可以使用调试工具来跟踪函数调用栈,找到问题所在。
2. 使用迭代代替递归:将递归函数改写为迭代函数,使用循环来实现相同的功能。这样可以避免函数调用栈溢出的问题。
下面是一个使用迭代代替递归的示例代码:
```javascript
function factorial(n) {
let result = 1;
for (let i = 1; i <= n; i++) {
result *= i;
}
return result;
}
console.log(factorial(5)); // 输出:120
```
np.stack axis=1
`np.stack` is a function in NumPy that is used to join a sequence of arrays along a new axis. The `axis` parameter specifies the axis along which the arrays will be stacked. When `axis=1`, it means that the arrays will be stacked horizontally, i.e., column-wise.
Here's an example:
```python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr3 = np.array([7, 8, 9])
stacked_arr = np.stack((arr1, arr2, arr3), axis=1)
print(stacked_arr)
```
Output:
```
array([[1, 4, 7],
[2, 5, 8],
[3, 6, 9]])
```
In this example, we have three arrays `arr1`, `arr2`, and `arr3`. We use `np.stack` to stack them horizontally (along `axis=1`) to get a new array `stacked_arr`. The resulting array has three rows and three columns, where each column represents an array.