return np.array([2*w[0], 2*w[1]])
时间: 2023-11-01 12:08:07 浏览: 26
这一行代码实际上是在创建一个长度为2的数组,其中第一个元素是2*w[0],第二个元素是2*w[1]。这个数组就是上一个问题中提到的二元函数在w点处的梯度向量,也即是f(x,y) = x^2 + y^2在w点处对x和y分别求偏导的结果。最后,这个数组使用numpy的array函数进行了封装,使其成为一个numpy数组。
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def hbf_T(self): v1 = np.array([self.X1[0], self.X1[1]]) v2 = np.array([self.X1[2], self.X1[3]]) v3 = np.array([self.X1[4], self.X1[5]]) v4 = np.array([self.X1[6], self.X1[7]]) s1 = np.sum(v1 ** 2) s2 = np.sum(v2 ** 2) s3 = np.sum(v3 ** 2) s4 = np.sum(v4 ** 2) v1 = v1 / np.sqrt(s1) v2 = v2 / np.sqrt(s2) v3 = v3 / np.sqrt(s3) v4 = v4 / np.sqrt(s4) TT = np.vstack([v1, v2, v3, v4])在最后堆叠成TT时如何竖着堆叠竖直方向的堆叠应该如何修改
如果想要竖直方向的堆叠,可以使用`np.hstack`函数,将四个向量水平方向堆叠起来,然后对结果进行转置,即可得到竖直方向的堆叠。代码如下:
```
def hbf_T(self):
v1 = np.array([self.X1[0], self.X1[1]])
v2 = np.array([self.X1[2], self.X1[3]])
v3 = np.array([self.X1[4], self.X1[5]])
v4 = np.array([self.X1[6], self.X1[7]])
s1 = np.sum(v1 ** 2)
s2 = np.sum(v2 ** 2)
s3 = np.sum(v3 ** 2)
s4 = np.sum(v4 ** 2)
v1 = v1 / np.sqrt(s1)
v2 = v2 / np.sqrt(s2)
v3 = v3 / np.sqrt(s3)
v4 = v4 / np.sqrt(s4)
TT = np.hstack([v1, v2, v3, v4]).T
return TT
```
其中,`np.hstack([v1, v2, v3, v4])`将四个向量水平方向堆叠,结果为一个2x4的矩阵,然后对结果进行转置,得到4x2的矩阵,即为竖直方向的堆叠。
return np.array(labellist)
这段代码的作用是将列表 `labellist` 转换为一个 NumPy 数组,并将该数组作为函数的返回值。
让我为你解释一下代码的具体步骤:
1. `np.array(labellist)`:这一部分使用 NumPy 的 `array` 函数将列表 `labellist` 转换为一个 NumPy 数组。NumPy 数组是一种多维数组对象,提供了许多方便的功能和数值计算操作。
2. `return np.array(labellist)`:最后一步是将转换后的 NumPy 数组作为函数的返回值,以便在调用该函数时获取到转换后的结果。
所以,这段代码的目的是将列表 `labellist` 转换为一个 NumPy 数组,并将该数组作为函数的返回值。
希望能够解答你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。