完善my_norm = [] for i in norm: if i == 0: break else: mf_norm = np.divide(mf_out, i) my_norm.append(mf_norm)

好的，如果您想要将除数为 0 的元素跳过，并且在最终的结果中以 0 来代替，可以使用如下代码：

import numpy as np

norm = [1, 2, 0, 4, 5, 0, 7, 8, 0]
mf_out = np.array([1, 2, 3])

my_norm = []
for i in norm:
    if i == 0:
        my_norm.append(0)  # 将除数为 0 的元素替换为 0
        continue
    else:
        mf_norm = np.divide(mf_out, i)
        my_norm.append(mf_norm)

print(my_norm)

上述代码中，我们使用循环遍历列表 `norm` 中的每个元素，如果该元素为 0，则将 0 添加到结果列表 `my_norm` 中，并使用 `continue` 跳过当前循环，继续下一次循环；否则，使用 `np.divide()` 函数进行除法运算，将结果保存到 `my_norm` 列表中。

注意，我在代码中添加了一行 `my_norm = []`，用于定义空列表，这是必须的，否则会报错。同时，在代码中使用了 `append()` 函数将每次运算的结果添加到 `my_norm` 中，最终输出 `my_norm` 列表。

相关问题

完善代码my_norm=[] for i in norm: if i == 0: break else: mf_norm = np.divide(mf_out, norm)

好的，根据您的代码，可能存在一些问题。如果您想要对一个数组 `norm` 中的每个元素进行处理，如果该元素为 0 则跳过，否则进行除法运算，可以使用如下代码：

import numpy as np

norm = [1, 2, 0, 4, 5, 0, 7, 8, 0]
mf_out = np.array([1, 2, 3])

my_norm = []
for i in norm:
    if i == 0:
        continue
    else:
        mf_norm = np.divide(mf_out, i)
        my_norm.append(mf_norm)

print(my_norm)

上述代码中，我们首先定义了一个列表 `norm` 和一个 NumPy 数组 `mf_out`。然后，使用循环遍历列表 `norm` 中的每个元素，如果该元素为 0，则使用 `continue` 跳过当前循环，继续下一次循环；否则，使用 `np.divide()` 函数进行除法运算，将结果保存到一个新的列表 `my_norm` 中。

注意，我在代码中添加了一行 `my_norm = []`，用于定义空列表，这是必须的，否则会报错。同时，在代码中使用了 `append()` 函数将每次运算的结果添加到 `my_norm` 中，最终输出 `my_norm` 列表。

完善以下代码norm = np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True) '''print(mf_out) print(norm)''' # mf_norm = np.divide(mf_out, norm) my_norm = [] for i in norm: if i == 0: break else: mf_norm = np.divide(mf_out, norm) my_norm.append(mf_norm) #mf_norm = mf_out / norm '''print(mf_norm)''' # Flatten normalized MFs for input to output layer flat = mf_norm.reshape(len(X_batch), -1)

好的，如果您想要在计算 `mf_norm` 时，将除数为 0 的元素替换为 1，可以使用如下代码：

import numpy as np

norm = np.sum(mf_out, axis=2, keepdims=True)
mf_norm = np.divide(mf_out, np.where(norm == 0, 1, norm))
my_norm = []
for i in range(len(norm)):
    if norm[i] == 0:
        my_norm.append(np.zeros_like(mf_out[i]))
    else:
        my_norm.append(mf_norm[i])

flat = np.array(my_norm).reshape(len(X_batch), -1)

上述代码中，我们首先计算了 `norm`，然后使用 `np.where()` 函数判断 `norm` 中是否有元素为 0，如果是，则将其替换为 1，否则不作处理。接着，使用 `np.divide()` 函数计算 `mf_norm`，并保存到一个新的列表 `my_norm` 中。在循环中，我们使用 `range(len(norm))` 来遍历 `norm` 中的每个元素，如果该元素为 0，则将一个与 `mf_out` 相同形状的全零数组添加到 `my_norm` 中，否则将 `mf_norm` 中对应位置的元素添加到 `my_norm` 中。

最后，使用 `np.array()` 将 `my_norm` 转换为 NumPy 数组，并使用 `reshape()` 函数将其展平为二维数组 `flat`，以便进行下一步的操作。