m = np.full((1, T), 3),m = np.full((1, T), 3)@m.T
时间: 2024-06-02 20:12:00 浏览: 4
这段代码中,首先创建了一个形状为 (1, T) 的 NumPy 数组 m,其中每个元素都被初始化为 3。接着,使用 @ 符号进行矩阵乘法运算,将 m 转置后与 m 进行乘法运算。由于转置后的 m 的形状为 (T, 1),与原始的 m 的形状相同,因此这个运算是合法的。
结果是一个形状为 (1, 1) 的 NumPy 数组,其唯一的元素为 3T。换句话说,这个运算相当于计算了一个长度为 T 的向量的平方范数。
相关问题
np.ones((1, T))乘以m = np.full((1, T), 3)
这两行代码的作用是将一个形状为 (1, T) 的全 1 数组乘以一个常数 m,得到一个形状相同,但每个元素都为 m 的数组。具体来说,第一行代码使用 NumPy 的 ones 函数创建了一个形状为 (1, T) 的全 1 数组,第二行代码使用 NumPy 的 full 函数创建了一个形状相同的数组,并将所有元素初始化为常数 m。两行代码的实现如下:
```python
import numpy as np
T = 10
m = 3
# 创建全 1 数组,并乘以常数 m
a = np.ones((1, T)) * m
# 创建全为常数 m 的数组
b = np.full((1, T), m)
print(a)
print(b)
```
输出结果为:
```
[[3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3. 3.]]
[[3 3 3 3 3 3 3 3 3 3]]
```
m = np.full((1, T), 3),np.ones((1,T))@m.T
这段代码使用了 NumPy 库中的函数和操作。
首先,`np.full((1, T), 3)` 创建了一个形状为 `(1, T)` 的数组,其中每个元素都是 3。
然后,`np.ones((1,T))` 创建了一个形状为 `(1, T)` 的数组,其中每个元素都是 1。
接下来,`@` 符号表示矩阵乘法,因此 `np.ones((1,T))@m.T` 将第二个数组 `m` 的转置矩阵与第一个数组矩阵相乘。
最终结果是一个形状为 `(1, 1)` 的数组,其中唯一的元素值是 `3T`。