s1=np.array([1,2],[3,4]) s1=np.array([5,6],[7,8]) s1+s2

这段代码有两个问题。首先，您复制粘贴了同一个变量名 `s1` 两次，这将导致第一个 `s1` 被覆盖并丢失。所以第二条代码应该是：

s2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

其次，数组的形状必须相同才能执行加法操作。在这种情况下， `s1` 和 `s2` 的形状都是 2x2，但是您应该使用加号运算符 `+` 而不是 `s1+s2`。所以正确的代码应该是：

import numpy as np

s1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
s2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = s1 + s2
print(result)

这将输出以下结果：

array([[ 6,  8],
       [10, 12]])

这是两个数组的对应元素相加的结果。希望这可以帮助您！

相关问题

s1=np.array([1,2,3,4]) s1=np.array([5,6,7,8]) s1+s2

这段代码有一个错误：第二行代码应该将数组赋值给变量 `s2`，而不是将其再次赋值给 `s1`。正确的代码如下所示：

import numpy as np

s1 = np.array([1, 2, 3, 4])
s2 = np.array([5, 6, 7, 8])
result = s1 + s2
print(result)

这将输出以下结果：

array([ 6,  8, 10, 12])

这是两个数组的对应元素相加的结果。希望这可以帮助您！

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。