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模拟运行一些
时间: 2023-06-14 12:08:17 浏览: 79
这段代码是一个Python函数,实现的功能是将输入的8个数字按照一定规则组合成一个2x4的矩阵TT并返回。具体实现过程如下:
1. 将输入的8个数字,按照每两个为一组分别存储到4个向量v1-v4中。
2. 对每个向量进行平方和运算,并将其平方和开根号,得到4个单位向量v1-v4。
3. 将v1和v3按列组合成一个2x2的矩阵TT_1,将v2和v4按列组合成一个2x2的矩阵TT_2。
4. 将TT_1和TT_2按行组合成一个2x4的矩阵TT,并返回。
这段代码可能是某个机器学习算法或者模型的某一步计算过程中的一部分,需要结合具体应用场景进行理解。
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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。
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。