def AddDataToTorch(oriData, newData, addDim): if oriData is None: return newData elif (len(oriData.shape) > addDim) and (len(newData.shape) > addDim): return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=addDim) else: return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=0) mergeData = None tmpData = torch.randn(3) for i in range(1, 10): mergeData = AddDataToTorch(mergeData, tmpData, 1) 这个代码的mergeData.shape为什么是27行1列

在这段代码中，首先定义了一个函数 `AddDataToTorch`，用于将新数据 `newData` 添加到原始数据 `oriData` 中。如果原始数据为空，则直接返回新数据；如果两个数据都是二维及以上的矩阵，则在指定的维度上进行拼接；如果两个数据都是一维的向量，则在第0维上进行拼接。

接着使用了一个循环，将 `tmpData` 重复添加到 `mergeData` 中。由于 `mergeData` 的维度是 `(None, 1)`，而 `tmpData` 的维度是 `(3,)`，因此在第1维上进行拼接，即将 `tmpData` 沿着第1维复制三次，然后将三份数据沿着第1维拼接起来，最终得到一个 27 行 1 列的矩阵。

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import torch def AddDataToTorch(oriData, newData, addDim): if (oriData.numel() != 0): if (len(oriData.shape) > addDim) and (len(newData.shape) > addDim): return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim = addDim) else: return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim = 0) mergeData = torch.Tensor() tmpData = torch.randn(3) for i in range(1, 10): mergeData = AddDataToTorch(mergeData, tmpData, 1) 这段代码为什么提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'numel'

这是因为在第一次调用`AddDataToTorch`时，`oriData`是空的，即为`NoneType`，没有`numel()`属性。你可以在调用`AddDataToTorch`之前添加一个判断语句，在`oriData`为空时进行特殊处理，如返回`newData`本身或创建一个大小为`newData`的新张量。例如：

import torch

def AddDataToTorch(oriData, newData, addDim):
    if oriData is None:
        return newData
    elif (len(oriData.shape) > addDim) and (len(newData.shape) > addDim):
        return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=addDim)
    else:
        return torch.cat((oriData.view(-1, 1), newData.view(-1, 1)), dim=0)

mergeData = None
tmpData = torch.randn(3)
for i in range(1, 10):
    mergeData = AddDataToTorch(mergeData, tmpData, 1)

这样就可以避免该错误。

def delete(self,value): def remove(node,data): if node == None:return if data < node.data: node.left = remove(node.left,data) if data > node.data: node.right = remove(node.right,data) if data == node.data: if node.left == None: return node.right elif node.right == None: return node.left rv = self.last(node.left) node.data = rv node.left = remove(node.left,rv) return node self._root = remove(self._root,value)解释一下这段代码

这段代码是二叉搜索树的删除操作实现。其中，使用了递归算法实现了删除过程。

具体来说，delete函数的参数为要删除的节点的值，其内部定义了一个嵌套的remove函数，该函数的作用是递归地删除二叉搜索树中的节点。在函数内部，首先判断当前节点是否为空，如果为空则直接返回。

然后，根据当前节点的值与要删除的值的大小关系，判断要删除的节点在当前节点的左子树还是右子树中。如果在左子树中，则递归地在左子树中删除；如果在右子树中，则递归地在右子树中删除。如果要删除的节点恰好是当前节点，则需要进行特殊处理：

- 如果当前节点没有左子树，则将当前节点的右子树作为当前节点的替代节点；
- 如果当前节点没有右子树，则将当前节点的左子树作为当前节点的替代节点；
- 如果当前节点既有左子树又有右子树，则将当前节点的左子树中最大的节点作为当前节点的替代节点，并递归地在左子树中删除该节点。

最终，remove函数返回删除后的根节点，并且在delete函数中将根节点更新为删除后的根节点。这样，就实现了二叉搜索树的删除操作。