为什么计算结果是none
时间: 2024-04-01 08:31:51 浏览: 18
计算结果为 `None` 是因为 `list.append()` 方法会将新的元素添加到列表中,但是这个方法本身并不返回任何值,也就是说它的返回值是 `None`。
在你的代码中,你使用了 `list2.append()` 和 `list3.append()` 方法来计算剪切位移和剪应力。这些方法会修改 `list2` 和 `list3` 列表,但是它们并没有返回任何值。因此,当你使用 `print()` 函数来输出 `剪切位移` 和 `剪应力` 变量时,实际上输出的是方法的返回值 `None`。
如果你想打印出 `list2` 和 `list3` 列表的值,可以将 `print(剪切位移)` 和 `print(剪应力)` 替换为 `print(list2)` 和 `print(list3)`。这样就可以将 `list2` 和 `list3` 列表的值打印出来了。
相关问题
为什么一会儿是none一会儿是nan
"None" 和 "NaN" 都代表着缺失值,但它们的含义是不同的。
"None" 是 Python 中的一个特殊对象,代表着空值或缺失值。它通常用于表示函数返回值或类属性等情况下的缺失值。"None" 不能进行数学运算,否则会出现 TypeError 错误。
而 "NaN" 是浮点数中的一个特殊值,代表着 Not a Number (非数值)的意思。它通常出现在数学计算中的某些错误结果,例如 0/0 或者无穷大/无穷大等。在 Python 中,"NaN" 属于 float 类型,可以进行数学运算,但是任何涉及 "NaN" 的计算结果都会返回 "NaN" 。
因此,如果你的代码中出现了 "None" 或 "NaN",需要根据具体情况进行处理。如果是 "None",你需要确定它的含义,然后再进行相应的处理。如果是 "NaN",则需要检查你的计算过程中是否存在错误,或者使用 numpy 库中的函数来处理 NaN 值。
tensorflow计算shape的none
在 TensorFlow 中,当张量的一维尺寸为 None 时,表示该维度可以是任何长度。这通常在需要处理不定长度数据的时候使用,例如处理可变长度的序列数据时。在计算张量的形状时,None 被视为未知维度,因此张量的形状可能具有不确定性。
例如,假设我们有一个形状为 [None, 10] 的张量,它的第一维可以是任意长度,而第二维固定为 10。这意味着我们可以将任意数量的大小为 10 的向量组成的批次传递给该张量进行处理。在计算该张量的形状时,第一维尺寸将被视为未知。
在 TensorFlow 中,可以使用 tf.shape() 函数获取张量的形状。如果张量的形状包含未知维度,则该维度的大小将为 -1。例如,对于形状为 [None, 10] 的张量,tf.shape() 的结果将是一个长度为 2 的张量 [?, 10]。
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