a.multiply(b).plus(new Fraction(5,6)).print();
时间: 2024-03-24 17:36:49 浏览: 7
这行代码的意思是将a和b两个Fraction类型的对象相乘,然后再加上一个新的Fraction(5,6),最后打印出结果。其中,multiply()和plus()方法都是Fraction类中的方法,可以将两个Fraction对象相乘和相加,并返回一个新的Fraction对象。print()方法是用来将Fraction对象的值打印出来。
需要注意的是,这行代码中的每一个方法调用都会返回一个新的Fraction对象,原有的a和b对象并没有改变。因此,如果想要保存计算结果,需要将结果赋值给一个新的Fraction对象,例如:
```
Fraction result = a.multiply(b).plus(new Fraction(5,6));
result.print();
```
相关问题
np.multiply与tf..multiply有什么异同
np.multiply是NumPy库中的函数,用于执行元素级乘法操作。它接受两个数组作为输入,并返回一个新的数组,其中每个元素是输入数组对应位置上的元素相乘得到的结果。
tf.multiply是TensorFlow库中的函数,也用于执行元素级乘法操作。它接受两个张量作为输入,并返回一个新的张量,其中每个元素是输入张量对应位置上的元素相乘得到的结果。
异同点:
1. 库:np.multiply属于NumPy库,tf.multiply属于TensorFlow库。
2. 数据类型:np.multiply可以接受任意类型的数组作为输入,而tf.multiply需要接受TensorFlow张量作为输入。
3. 广播规则:np.multiply会自动进行广播操作,使得两个输入数组具有相同的形状,然后执行元素级乘法。tf.multiply也支持广播操作,但需要遵循TensorFlow的广播规则。
4. GPU加速:tf.multiply可以在GPU上进行加速计算,而np.multiply默认在CPU上执行。
总的来说,np.multiply和tf.multiply在功能上是相似的,都用于执行元素级乘法操作,但它们所属的库和一些细节上有所不同。
torch.multiply
torch.multiply是PyTorch中的一个函数,用于对两个张量逐元素相乘。它的用法如下:
```python
torch.multiply(input, other, *, out=None) → Tensor
```
其中,input和other都是张量,out是可选参数,用于指定输出结果的张量。返回值是一个新的张量,其每个元素都是input和other对应位置的元素相乘的结果。
例如,假设我们有两个形状相同的张量a和b:
```python
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
```
我们可以使用torch.multiply对它们进行逐元素相乘:
```python
c = torch.multiply(a, b)
print(c)
```
输出结果为:
```
tensor([ 4, 10, 18])
```