a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] e=[f for f in a] g=[h for h in e] print(g)为什么这个逻辑无法得出上面的结果
时间: 2023-08-18 19:02:43 浏览: 54
这是因为在这个代码片段中,列表推导式的使用方式不正确,导致无法得出与上面相同的结果。
让我们来逐行分析代码:
第一行:
a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
这行代码定义了一个二维列表a,其中包含3个子列表。每个子列表都有3个元素。
第二行:
e=[f for f in a]
这行代码使用了列表推导式来创建列表e。它的逻辑是对列表a进行迭代,将每个子列表赋值给变量f。在这个例子中,f会依次取值[1,2,3]、[4,5,6]和[7,8,9]。因此,列表e将包含a的所有子列表。
第三行:
g=[h for h in e]
这行代码使用了另一个列表推导式来创建列表g。然而,这里的逻辑有问题。它尝试对列表e进行迭代,并将每个子列表中的元素赋值给变量h。然而,由于e中的元素是子列表,而不是单个元素,这将导致g中存储的仍然是与e相同的子列表。
因此,最终打印出的列表g将是与a相同的二维列表:[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]。它并不等同于上面的结果[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。如果你想要得到相同的结果,应该使用正确的列表推导式:d=[c for b in a for c in b]。
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以下是熵权法的MATLAB代码实现,用于求解矩阵 A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] 的权重:
```matlab
% 假设有3个指标,数据存储在矩阵A中
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
% 对每个指标进行标准化处理
[m, n] = size(A); % m表示数据个数,n表示指标个数
B = zeros(m, n); % 存储标准化后的数据
for i = 1:n
B(:, i) = (A(:, i) - min(A(:, i))) ./ (max(A(:, i)) - min(A(:, i)));
end
% 计算每个指标的熵值
E = zeros(1, n); % 存储每个指标的熵值
for i = 1:n
p = B(:, i) / sum(B(:, i)); % 计算每个数据的概率
E(i) = -sum(p .* log2(p)); % 计算熵值
end
% 计算每个指标的权重
w = (1 - E) / sum(1 - E);
% 输出结果
disp("每个指标的权重为:");
disp(w);
```
其中,矩阵A存储原始数据,B存储标准化后的数据,E存储每个指标的熵值,w存储每个指标的权重。需要注意的是,熵值的计算中使用了log2函数,因此在计算之前需要确保数据都是正数。运行以上代码,即可得到矩阵 A 的各个指标的权重。
int a[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};char c ='a',e
同样地,这段代码也有问题。变量名 c 和 e 没有类型声明,而且这两个变量和数组 a 没有任何关系。如果你想要正确地声明一个 int 类型的数组 a 并初始化为 {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10},同时声明一个 char 类型的变量 c 并赋值为 'a',还声明了一个 char 类型的变量 e,正确的做法应该是:
```
int a[10] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
char c = 'a';
char e;
```
这样就声明了一个 int 类型的数组 a,一个 char 类型的变量 c 并赋值为 'a',还声明了一个 char 类型的变量 e。
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