x=np.array([3,5,1,9,6,3]) 表达式x[(x%2==0)&(x>5)][0]}的值为

时间: 2024-03-11 11:49:38 浏览: 24
根据表达式,首先进行元素级别的判断,得到一个布尔类型的数组: ``` x%2 == 0 = [False, False, False, False, True, False] x>5 = [False, False, False, True, True, False] ``` 然后将这两个数组进行 &(按位与)操作,得到: ``` [False, False, False, False, True, False] ``` 最后将这个数组作为索引,取出符合条件的元素中的第一个: ``` x[(x%2==0)&(x>5)][0] = 6 ``` 所以,表达式的值为 6。
相关问题

已知x = np.array([3, 5, 1, 9, 6, 3]),那么表达式x[(x%2==0)&(x>5)][0]的值为

表达式x[(x%2==0)&(x>5)][0]的值为6。 首先,x%2==0将返回一个布尔类型的数组,表示x中的每个元素是否是偶数。在本例中,结果为[False, False, False, True, True, False]。 然后,x>5将返回一个布尔类型的数组,表示x中的每个元素是否大于5。在本例中,结果为[False, False, False, True, True, False]。 最后,&(and)运算符组合这两个布尔类型的数组,返回一个新的布尔类型的数组,表示x中的每个元素是否同时满足“是偶数”和“大于5”。在本例中,结果为[False, False, False, True, True, False]。 因此,x[(x%2==0)&(x>5)]将返回一个新的数组,其中只包含x中同时满足“是偶数”和“大于5”条件的元素,即[6]。 最后,[6][0]将返回这个新数组中的第一个元素,即6。

x=np.array([3,5,1,9,6,3]) 表达式x[(x%2)&(x>5)][0]}的值为

根据表达式,首先进行元素级别的判断,得到一个布尔类型的数组: ``` x%2 = [1, 1, 1, 1, 0, 1] x>5 = [False, False, False, True, True, False] ``` 然后将这两个数组进行 &(按位与)操作,得到: ``` [False, False, False, True, False, False] ``` 最后将这个数组作为索引,取出符合条件的元素中的第一个: ``` x[(x%2)&(x>5)][0] = 9 ``` 所以,表达式的值为 9。

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#外点法(能运行出来) import math import sympy import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.ion() fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) def draw(x,index,M): # F = f + MM * alpha # FF = sympy.lambdify((x1, x2), F, 'numpy') Z = FF(*(X, Y,M)) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow',alpha=0.5) ax.scatter(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), c='r',s=80) ax.text(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), 'here:(%0.3f,%0.3f)' % (x[0], x[1])) ax.set_zlabel('F') # 坐标轴 ax.set_ylabel('X2') ax.set_xlabel('X1') plt.pause(0.1) # plt.show() # plt.savefig('./image/%03d' % index) plt.cla() C = 10 # 放大系数 M = 1 # 惩罚因子 epsilon = 1e-5 # 终止限 x1, x2 = sympy.symbols('x1:3') MM=sympy.symbols('MM') f = -x1 + x2 h = x1 + x2 - 1 # g=sympy.log(x2) if sympy.log(x2)<0 else 0 g = sympy.Piecewise((x2-1, x2 < 1), (0, x2 >= 1)) # u=lambda x: alpha = h ** 2 + g ** 2 F = f + MM * alpha # 梯度下降来最小化F def GD(x,M,n): # F = f + M * alpha # delta_x = 1e-11 # 数值求导 # t = 0.0001 # 步长 e = 0.001 # 极限 # my_print(e) np.array(x) for i in range(15): t = sympy.symbols('t') grad = np.asarray( [sympy.diff(F, x1).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)]), sympy.diff(F, x2).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)])]) # print('g',grad) # print((x-t*grad)) # print(F.subs([(x1,(x-t*grad)[0]),(x2,(x-t*grad)[1])])) t = sympy.solve(sympy.diff(F.subs([(x1, (x - t * grad)[0]), (x2, (x - t * grad)[1]),(MM,M)]), t), t) print('t',t) x = x - t * grad print('x', x) # print('mmm',M) draw(x,n*10+i,M) # my_print(np.linalg.norm(grad)) # print(type(grad)) if (abs(grad[0]) < e and abs(grad[1]) < e): # print(np.linalg.norm(grad)) print('g', grad) break return list(x) pass x = [-0.5, 0.2] X = np.arange(0, 4, 0.25) Y = np.arange(0, 4,

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