以函数式编程方式编写函数abs_sum,接受列表作为参数,返回元素绝对值总和
时间: 2024-05-01 07:18:08 浏览: 10
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下面是 abs_sum 函数的函数体实现,基于函数式编程方式来计算列表元素的绝对值总和:
```
def abs_sum(lst):
return sum(map(abs, lst))
```
这里用到了 Python 内置的 map 函数,将 lst 中的每个元素都作用于 abs 函数,然后用 sum 函数来计算绝对值之和。这是一种典型的函数式编程方式。
希望我的回答能够解决你的问题,如果还有其他问题请随时提出。
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解释代码 for i in range(0,30): re_sum = re_sum + abs(round(float(result[i]),8)) re.append(round(float(result[i]),8)) #print(re_sum/5) print(re_sum/30)
这段代码是一个循环,用于计算绝对误差的总和并存储每个绝对误差的值。
首先,通过`for i in range(0,30)`循环迭代30次,表示对从0到29的整数进行循环。
在每次循环中,`re_sum = re_sum + abs(round(float(result[i]),8))`计算绝对误差的总和。`result[i]`表示绝对误差列表中的第i个元素,`float(result[i])`将其转换为浮点数类型,然后使用`round()`函数将其四舍五入为小数点后8位的浮点数,最后使用`abs()`函数取绝对值。将计算得到的绝对误差累加到`re_sum`中。
接下来,`re.append(round(float(result[i]),8))`将经过四舍五入处理的绝对误差值添加到列表`re`中。同样,这里使用`float()`将绝对误差转换为浮点数类型,并使用`round()`将其保留小数点后8位。
注释行`#print(re_sum/5)`被注释掉了,不会被执行。
最后,通过`print(re_sum/30)`打印出绝对误差的平均值。`re_sum`是绝对误差的总和,除以30即为平均值。
这段代码的目的是计算绝对误差的总和以及每个绝对误差的值,并打印出平均值。如果您有其他问题,请继续提问。
matlab将元素加上元素的绝对值
你可以使用abs和sum函数来实现这个操作。具体实现方式如下:
假设你有一个元素为a的矩阵,你想要将每个元素加上该元素的绝对值,则可以使用下面的代码:
a = [1 -2 3 -4 5]; % 定义一个矩阵a
a = a + abs(a); % 将每个元素加上其绝对值
sum_a = sum(a); % 计算矩阵a中所有元素的总和
这个代码会将矩阵a中的每个元素加上其绝对值,并将结果存储在变量a中。然后,你可以使用sum函数计算矩阵a中所有元素的总和,并将结果存储在sum_a变量中。
注意,这个代码只适用于向量和矩阵,如果你想要对一个多维数组中的元素进行操作,则需要使用适当的语法来实现。
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