编写一个计算减法的函数minus，当第一个数小于第二个数时，抛出“啊”的异常

以下是 Python 语言的示例代码实现：

def minus(a, b):
    if a < b:
        raise Exception("啊")
    return a - b

在这个函数中，我们首先判断第一个数 `a` 是否小于第二个数 `b`，如果是，就抛出一个异常，异常的内容为 `"啊"`。如果第一个数不小于第二个数，则返回两个数的差。

相关问题

8、编写一个计算减法的函数minus，当第一个数小于第二个数时，抛出“被减数不能小于减数”的异常

以下是一个计算减法的函数minus的实现，如果第一个数小于第二个数，会抛出“被减数不能小于减数”的异常：

def minus(a, b):
    if a < b:
        raise ValueError("被减数不能小于减数")
    return a - b

可以通过以下代码测试该函数：

try:
    print(minus(5, 7))
except ValueError as e:
    print(e)
    
try:
    print(minus(9, 3))
except ValueError as e:
    print(e)

输出结果为：

被减数不能小于减数
6

请给我一个Llyod算法进行图片不同位数量化的matlab函数

以下是一个简单的Lloyd算法进行图像不同位数量化的Matlab函数：

function [quant_img, centers] = lloyd_quantization(image, bits)
% image:  输入图像矩阵
% bits:   输出图像位数
% quant_img: 量化后的图像矩阵
% centers: 量化中心点

% 将图像灰度级从[0,255]映射到[0,1]
image = double(image)/255;

% 初始化量化中心点
centers = linspace(0,1,2^bits);

% 迭代次数
max_iter = 50;

for iter = 1:max_iter
    % 计算每个像素点所属于的量化中心点
    [~, idx] = min(abs(bsxfun(@minus, image(:), centers(:)')), [], 2);
    
    % 更新量化中心点
    for i = 1:length(centers)
        centers(i) = mean(image(idx == i));
    end
end

% 计算每个像素点所属于的量化中心点
[~, idx] = min(abs(bsxfun(@minus, image(:), centers(:)')), [], 2);

% 重构量化后的图像
quant_img = reshape(centers(idx), size(image));

% 将图像灰度级从[0,1]映射到[0,255]
quant_img = uint8(quant_img*255);
end

该函数将输入图像的灰度级从[0,255]映射到[0,1]，使用Lloyd算法迭代计算量化中心点，然后将每个像素点映射到最近的量化中心点，最后将灰度级从[0,1]映射到[0,255]以获取量化后的图像。