for i in range(10): for j in range(10): Q[i,j]=Q[j,i] #faire la transposition b = sp.Matrix(sp.symbols('a1:11')) b = Q@b x = sp.zeros(10, 1) for i in range(9, -1, -1): x[i] = b[i] for j in range(i+1, 10): x[i] -= R[i, j] * x[j] x[i] /= R[i, i] coeff_matrix = sp.Matrix(np.zeros((10, 10))) for i in range(10): for j in range(10): coeff_matrix[i, j] = x[i].coeff(sp.Symbol('a{}'.format(j + 1)))这段代码写的有问题吗
时间: 2024-03-01 12:49:19 浏览: 18
这段代码可能存在一些问题。具体来说,这段代码将一个 10x10 的矩阵 Q 进行转置,但是并没有给出 Q 的定义,因此无法确定 Q 是否存在,是否已经被赋值。此外,代码中使用了一些符号,如 a1, a2, ... a10,但是也没有给出这些符号的定义,因此无法确定它们代表的变量。最后,代码中使用了 sp.Matrix 和 np.zeros 两个函数,但是没有给出它们的导入语句,因此也无法确定这些函数是否已经被正确导入。因此,如果想要确保代码的正确性,需要对代码进行完整的上下文分析。
相关问题
for i in range(10): for j in range(10): Q[i,j]=Q[j,i] #faire la transposition这段代码写的有问题吗
在这段代码中,变量Q没有被定义或初始化,可以在代码之前添加Q的定义和初始化。除此之外,代码中缩进也存在问题,应该将第二个for循环缩进到第一个for循环的下一行。另外,代码中的注释也有问题,应该将“faire la transposition”改为英文注释“transpose the matrix”。修正后的代码如下所示:
```
Q = [[0 for i in range(10)] for j in range(10)] # initialize Q
for i in range(10):
for j in range(10):
Q[i][j] = Q[j][i] # transpose the matrix
```
def gram_schmidt(TT_0): # 将A的列向量标准化 Q = A.copy() for i in range(Q.shape[1]): Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i]) # 计算正交向量 for i in range(1, Q.shape[1]): for j in range(i): Q[:, i] = Q[:, i] - np.dot(Q[:, i], Q[:, j]) * Q[:, j] # 将Q的列向量标准化 Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i]) 产生tuple index out of range
这个错误是因为在第二个 for 循环中,最后一个语句 `Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i])` 应该在第一个 for 循环中,因为 `i` 的值只在第一个循环中有定义。你可以将这行代码缩进到第一个 for 循环中,就可以解决这个错误了。以下是修改后的代码:
```
def gram_schmidt(TT_0):
# 将A的列向量标准化
Q = TT_0.copy()
for i in range(Q.shape[1]):
Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i])
# 计算正交向量
for i in range(1, Q.shape[1]):
for j in range(i):
Q[:, i] = Q[:, i] - np.dot(Q[:, i], Q[:, j]) * Q[:, j]
# 将Q的列向量标准化
Q[:, i] = Q[:, i] / np.linalg.norm(Q[:, i])
return Q
```