loc al cp x = requ "complex” print(cpx.tostring ( cpx.add(cpx.new(3,4), cpx. i )) ) …> (3,5 )
时间: 2024-03-04 12:51:54 浏览: 10
这段代码定义了一个本地变量 `cpx`,并通过 `require` 函数引入了名为 `complex` 的模块。然后,代码调用了 `cpx.add` 函数,将一个实部为 3,虚部为 4 的复数对象和一个虚数单位 `i` 相加。最后,代码使用 `cpx.tostring` 函数将结果转换为字符串并输出。
如果 `complex` 模块中的函数定义与之前提到的代码相同,那么这段代码的输出应该是 `(3,5)`,即实部为 3,虚部为 5 的复数对象的字符串表示。
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X= np.random.normal(loc=En, scale=He, size=n)
C知道: 根据你的代码,你想生成一个长度为n的正态分布随机数数组,其中期望值为En,标准差为He对吗?你可以使用 `np.random.normal` 函数来实现这个目的。这个函数可以接受三个参数,即期望值(loc)、标准差(scale)和数组的大小(size)。你可以使用下面的代码来生成符合要求的随机数数组:
```python
import numpy as np
X = np.random.normal(loc=En, scale=He, size=n)
```
这样,`X` 就会保存一个长度为n的正态分布随机数数组,其中均值为En,标准差为He。希望这个解答能够帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。
X = df.loc[]
这段代码不完整,它需要一个行索引值来选择数据框 df 中的某一行。例如,如果想要选择索引值为 0 的行,代码应该为:
```python
X = df.loc[0]
```
这将返回一个包含该行数据的序列或数据框,具体取决于 df 的结构。如果想要选择多行,可以在 loc 中传递一个行索引值的列表,例如:
```python
X = df.loc[[0, 1, 2]]
```
这将返回一个包含索引值为 0、1 和 2 的行组成的数据框。