完善class Complex: def__init__(self,real,imag): self.r=real self.i=imag x=Complex(2.2,3.3) print(x.r,x.i)
时间: 2024-01-03 21:04:55 浏览: 38
好的,下面是完善后的代码:
```python
class Complex:
def __init__(self, real, imag):
self.r = real
self.i = imag
x = Complex(2.2, 3.3)
print(x.r, x.i)
```
在上述代码中,我们定义了一个复数类Complex,其中包含了两个数据成员r和i,分别表示复数的实部和虚部。构造函数`__init__`用于初始化对象变量的值,其中参数real和imag分别表示对象变量的实部和虚部。
在主函数中,我们定义了一个对象变量x,并使用构造函数进行初始化。最后,我们输出x的实部和虚部。
输出结果为:
```
2.2 3.3
```
注意,在Python中,类中的构造函数使用`__init__`来表示,而不是使用C++中的类名。同时,在类中的函数定义时,需要在函数名前添加self参数,用于表示当前对象本身。
相关问题
解释一下这段代码:class FourierUnit(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, groups=1): # bn_layer not used super(FourierUnit, self).__init__() self.groups = groups self.conv_layer = torch.nn.Conv2d(in_channels=in_channels * 2, out_channels=out_channels * 2, kernel_size=1, stride=1, padding=0, groups=self.groups, bias=False) self.bn = torch.nn.BatchNorm2d(out_channels * 2) self.relu = torch.nn.ReLU(inplace=True) self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1)) self.gnconv = gnconv(out_channels * 2) def forward(self, x): batch, c, h, w = x.size() r_size = x.size() # (batch, c, h, w/2+1, 2) ffted = torch.fft.rfftn(x,s=(h,w),dim=(2,3),norm='ortho') ffted = torch.cat([ffted.real,ffted.imag],dim=1) ffted = self.conv_layer(ffted) # (batch, c*2, h, w/2+1) #ffted = self.gnconv(self.conv_layer(ffted)) ffted = self.relu(self.bn(ffted)) ffted = torch.tensor_split(ffted,2,dim=1) ffted = torch.complex(ffted[0],ffted[1]) output = torch.fft.irfftn(ffted,s=(h,w),dim=(2,3),norm='ortho') output = self.gamma * output + x return output
这段代码定义了一个名为 FourierUnit 的 PyTorch 模块,它实现了一个基于傅里叶变换的卷积层。
在 __init__ 方法中,模块接受三个参数:输入通道数 in_channels、输出通道数 out_channels 和分组数 groups。它首先调用父类的构造函数来初始化模块,然后设置一些属性,包括 groups、卷积层 conv_layer、批归一化层 bn、ReLU 激活函数 relu、可学习的参数 gamma,以及一个 gnconv 函数。
在 forward 方法中,模块接受输入张量 x,它的形状为 (batch, c, h, w)。模块首先计算输入张量的傅里叶变换,然后将实部和虚部拼接在一起,将得到的张量作为输入传递给卷积层 conv_layer。卷积层的输出形状为 (batch, c*2, h, w/2+1)。接着将其经过批归一化层和 ReLU 激活函数,然后将其拆分为实部和虚部,得到复数张量 ffted。最后,模块将 ffted 反傅里叶变换回时域,与输入张量相加得到输出张量 output。
这个模块的作用是在卷积层前添加一个傅里叶变换,以提取输入张量的频域信息,从而增强模型的特征提取能力。
声明一个复数类Complex,包含实部,虚部real,imag, 定义构造函数,add函数实现两个复数相加,display函数输出类的实部,虚部. 在主函数中定义类对象c1,c2,c3.c3=c1+c2,输出c1,c2,c3
好的,下面是代码实现:
```python
class Complex:
def __init__(self, real, imag):
self.real = real
self.imag = imag
def add(self, other):
real = self.real + other.real
imag = self.imag + other.imag
return Complex(real, imag)
def display(self):
print("实部:", self.real)
print("虚部:", self.imag)
# 主函数
c1 = Complex(1, 2)
c2 = Complex(3, 4)
c3 = c1.add(c2)
print("c1:")
c1.display()
print("c2:")
c2.display()
print("c3:")
c3.display()
```
输出结果为:
```
c1:
实部: 1
虚部: 2
c2:
实部: 3
虚部: 4
c3:
实部: 4
虚部: 6
```
其中,c3是c1和c2的和。
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