import numpy as np def fusion(a,b): m1 = np.array(a) m2 = np.array(b) k = 0 for i in range(len(a)): for j in range(len(a)): k=k+m1[i]*m2[j] #计算冲突因子k res = 0 for q in range(len(a)): res=res+m1[q]*m2[q] k = k-res list = [] for s in range(len(a)): A=m1[s]*m2[s]/(1-k) list.append(A) list2 = [] for t in range(len(a)): P=list[t]/np.sum(list) list2.append(P) result = np.array(list2) return result m=np.array([0.3,0.2,0.25,0.25]) n=np.array([0.5,0.3,0.1,0.1]) print(fusion(m,n))
时间: 2023-05-24 22:03:12 浏览: 38
这是一个Python函数,用于计算两个数组a和b的元素相乘之和。具体来说,函数首先将a和b转换成numpy数组m1和m2,然后通过两个嵌套的for循环遍历数组中的所有元素,计算每对元素的乘积,最后将所有乘积相加得到结果k。
相关问题
import numpy as npb = np.array(1, 11.0)print(b)
这段代码同样存在语法错误,应该是:
```
import numpy as np
b = np.array([1, 11.0])
print(b)
```
这段代码的作用是创建一个 NumPy 数组 `b`,其中包含两个元素:整数 1 和浮点数 11.0。然后将 `b` 打印出来。输出结果为:
```
[ 1. 11.]
```
修改代码:import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): units = W.shape[1] a_out = np.zeros(units) for j in range(units): w = W[:, j] z = np.dot(w, a_in) + b[j] a_out[j] = g(z) return a_out def sequential(x): W1 = np.array([[1],[2]]) b1 = np.array([-1]) W2 = np.array([[-3],[4]]) b2 = np.array([1]) W3 = np.array([[5],[-6]]) b3 = np.array([2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))
修改后的代码如下:
```
import numpy as np
def dense(a_in, W, b, g):
units = W.shape[1]
a_out = np.zeros(units)
for j in range(units):
w = W[:, j]
z = np.dot(w, a_in) + b[j]
a_out[j] = g(z)
return a_out
def sequential(x):
W1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b1 = np.array([-1, -1])
W2 = np.array([[-3, 4], [5, -6]])
b2 = np.array([1, 1])
W3 = np.array([[7, -8], [-9, 10]])
b3 = np.array([2, 2])
a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh)
a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh)
a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh)
f_x = a3
return f_x
a_in = np.array([-2, 4])
print(sequential(a_in))
```
主要的修改:
1. 修改了 `W1`、`b1`、`W2`、`b2`、`W3`、`b3` 的维度,使其与输入向量 `x` 和输出向量 `f_x` 的维度匹配。
2. 将 `W1`、`b1`、`W2`、`b2`、`W3`、`b3` 的值修改为与原代码的维度匹配的值。
这样,您应该可以成功运行该代码并得到正确的输出了。