complex 和vector<vector<Point>>

complex 是C++中的一个复数类型，用于表示复数（包括实部和虚部）。它可以进行复数的运算，例如加减乘除、取模等。

而 vector<vector<Point>> 是一个二维向量，其中每个元素是一个 vector<Point> 类型的向量。Point 可以是一个自定义的数据结构，用于表示二维点的坐标。这种二维向量的数据结构常用于表示二维图像或矩阵等具有空间结构的数据。你可以通过访问 vector<vector<Point>> 中的元素来获取和操作二维空间中的点的坐标。

相关问题

linalg.vector_norm: Expected a floating point or complex tensor as input. Got Long

在编程中，特别是使用Python进行科学计算时，我们经常会用到像NumPy这样的数学库。`linalg.vector_norm`通常是NumPy或类似的数学库中用于计算向量范数的一个函数。范数是用来度量向量的大小的一个量。

错误信息 "Expected a floating point or complex tensor as input. Got Long" 表示该函数期望接收到的是一个浮点数或复数类型的张量（tensor），但是实际上却收到了一个长整型（Long）的数据类型。在Python中，长整型通常用于表示大整数，但是在处理浮点数计算时，需要使用浮点类型。

要解决这个问题，你需要确保传递给`linalg.vector_norm`函数的是浮点类型的数据。如果你有一个长整型列表，你可以通过将其转换为浮点数列表来解决这个问题。例如：

import numpy as np

# 假设你有一个长整型列表
long_list = [1, 2, 3]  # 这是长整型列表

# 转换为浮点数列表
float_list = [float(item) for item in long_list]

# 现在可以计算向量的范数了
norm = np.linalg.vector_norm(float_list)

请确保你的输入数据类型符合函数的要求，这样可以避免出现类型不匹配的错误。

报错RuntimeError: linalg.vector_norm: Expected a floating point or complex tensor as input. Got Long

这个报错是由于输入给 linalg.vector_norm 函数的张量类型不正确导致的。linalg.vector_norm 函数期望接收一个浮点数或复数张量作为输入，但你传入了一个 Long 类型的张量。

要解决这个问题，你可以将输入张量转换为浮点数类型。你可以使用 `.float()` 方法将 Long 张量转换为浮点数张量。例如，如果你的输入张量是 `tensor`，你可以使用 `tensor.float()` 将其转换为浮点数类型。

以下是一个示例代码：

tensor = tensor.float()

通过这样的转换，你就可以将 Long 张量转换为浮点数张量，然后再将其传递给 linalg.vector_norm 函数，避免这个报错。