for i in range(10): for j in range(10): Q[i,j]=Q[j,i] #faire la transposition这段代码写的有问题吗
时间: 2024-02-28 19:56:55 浏览: 28
在这段代码中,变量Q没有被定义或初始化,可以在代码之前添加Q的定义和初始化。除此之外,代码中缩进也存在问题,应该将第二个for循环缩进到第一个for循环的下一行。另外,代码中的注释也有问题,应该将“faire la transposition”改为英文注释“transpose the matrix”。修正后的代码如下所示:
```
Q = [[0 for i in range(10)] for j in range(10)] # initialize Q
for i in range(10):
for j in range(10):
Q[i][j] = Q[j][i] # transpose the matrix
```
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```
def gram_schmidt(TT_0):
# 将A的列向量标准化
Q = TT_0.copy()
for i in range(Q.shape[1]):
Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i])
# 计算正交向量
for i in range(1, Q.shape[1]):
for j in range(i):
Q[:, i] = Q[:, i] - np.dot(Q[:, i], Q[:, j]) * Q[:, j]
# 将Q的列向量标准化
Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i])
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```
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如果想要正交化一个4×1矩阵,需要对其进行列向量标准化和正交化处理。可以按照以下代码进行修改:
import numpy as np
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Q = A.copy()
for i in range(Q.shape[1]):
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for i in range(1, Q.shape[1]):
for j in range(i):
Q[:, i] = Q[:, i] - np.dot(Q[:, i], Q[:, j]) * Q[:, j]
# 将Q的列向量标准化
Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i])
return Q
# 示例
A = np.array([[1], [2], [3], [4]])
Q = gram_schmidt(A)
print(Q) # 打印正交矩阵