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_1= np.vstack([v1, v3]).T TT_2= np.vstack([v2, v4]).T TT=np.vstack(TT_1,TT_2) return TT
时间: 2023-06-14 17:08:19 浏览: 42
这是一个Python函数,它接收一个self参数以及其他未知的参数。函数的主要作用是将输入的数据进行处理,并返回一个输出值TT。
在函数中,首先将输入的数据进行分组,每组包含两个值,然后计算每个组的模长。接下来,将每个组中的值除以相应的模长,以归一化每个向量。最后,将两个归一化的向量按照水平方向连接成一个矩阵,并将其返回。
具体来说,这个函数实现了将输入的数据按照一定规则进行处理,以得到一个新的矩阵。该函数可能是某个大型程序的一部分,用于实现某个具体的功能。
相关问题
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。
模拟运行一下 试着给出一个输出阵 TT。 点击复制后,将打开C知道体验页 | 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_1= np.vstack([v1, v3]).T TT_2= np.vstack([v2, v4]).T TT=np.vstack(TT_1,TT_2) return TT
这段代码是一个函数 `hbf_T`,它将输入的 `self.X1` 转换为输出阵 `TT`。具体来说,它将 `self.X1` 划分为四个二维向量 `v1`、`v2`、`v3`、`v4`,并对它们进行归一化处理。然后,它将 `v1` 和 `v3` 按列堆叠成矩阵 `TT_1`,将 `v2` 和 `v4` 按列堆叠成矩阵 `TT_2`,最后将它们按行堆叠成输出阵 `TT`。
需要注意的是,这段代码中的 `np` 是指 NumPy 库,它提供了很多数学运算的函数,例如 `np.array` 用于创建数组,`np.sum` 用于计算数组元素的和,`np.sqrt` 用于计算数组元素的平方根,`np.vstack` 用于按行堆叠数组。
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