lambda x: np.all(x[::-1][B:]) python 这样的写法对吗
时间: 2023-06-09 12:03:45 浏览: 36
这个写法在 Python 中是合法的,并且可以对一个数组的倒数第 B 个元素之后的部分进行 all() 函数的操作。这个写法实际上是对数组进行切片并对其进行反转,然后从倒数第 B 个元素开始判断该部分数组的元素是否为真,如果全部为真则返回 True,否则返回 False。
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cons = ( {'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.array([x[0] + 2 * x[1] - x[2] - 4]), 'jac': lambda x: np.array([1, 2, -1])},
这段代码是什么意思?
这段代码定义了一个约束条件,用于优化问题中的等式约束。其中,'type': 'eq' 表示约束类型为等式约束,'fun' 是一个函数,用于计算等式约束的值,'jac' 是该函数的雅可比矩阵,用于计算等式约束的梯度。具体来说,这个约束条件表示一个三元变量的线性等式约束,即 x[0] + 2*x[1] - x[2] - 4 = 0。
lambda x: np.array([f1_grad(x), f2_grad(x)])
This lambda function returns the gradient vector of two functions f1 and f2 evaluated at a given point x. The gradient vector is a vector of partial derivatives of each function with respect to each input variable. The np.array() function is used to combine the gradient values into a single numpy array.