线性代数-Python-01:向量的基本运算 -手写Vector -学习numpy的基本用法
文章目录
- 代码
- 目录结构
- Vector.py
- _globals.py
- main_vector.py
- main_numpy_vector.py
- 一、创建属于自己的向量
- 1.1 在控制台测试__repr__和__str__方法
- 1.2 创建实例测试代码
- 二、向量的基本运算
- 2.1 加法
- 2.2 数量乘法
- 2.3 向量运算的基本性质
- 2.4 零向量
- 2.5 向量的长度
- 2.6 单位向量
- 2.7 点乘/内积:两个向量的乘法 --答案是一个标量
代码
目录结构
F:.
| main_numpy_vector.py
| main_vector.py
|
+---.idea
|
\---playLA| Vector.py| _globals.py| __init__.py|\---__pycache__
Vector.py
import math
from ._globals import EPSILON
class Vector:def __init__(self, lst):"""__init__ 代表类的构造函数双下划线开头的变量 例如_values,代表类的私有成员lst是个引用,list(lst)将值复制一遍,防止用户修改值"""self._values = list(lst)def dot(self, another):"""向量点乘,返回结果标量"""assert len(self) == len(another), \"Error in dot product. Length of vectors must be same."return sum(a * b for a, b in zip(self, another))def norm(self):"""返回向量的模"""return math.sqrt(sum(e**2 for e in self))def normalize(self):"""归一化,规范化返回向量的单位向量此处设计到了除法: def __truediv__(self, k):"""if self.norm() < EPSILON:raise ZeroDivisionError("Normalize error! norm is zero.")return Vector(self._values) / self.norm()# return 1 / self.norm() * Vector(self._values)# return Vector([e / self.norm() for e in self])def __truediv__(self, k):"""返回数量除法的结果向量:self / k"""return (1 / k) * self@classmethoddef zero(cls, dim):"""返回一个dim维的零向量@classmethod 修饰符对应的函数不需要实例化,不需要 self 参数,但第一个参数需要是表示自身类的cls参数,可以来调用类的属性,类的方法,实例化对象等。"""return cls([0] * dim)def __add__(self, another):"""向量加法,返回结果向量"""assert len(self) == len(another), \"Error in adding. Length of vectors must be same."# return Vector([a + b for a, b in zip(self._values, another._values)])return Vector([a + b for a, b in zip(self, another)])def __sub__(self, another):"""向量减法,返回结果向量"""assert len(self) == len(another), \"Error in subtracting. Length of vectors must be same."return Vector([a - b for a, b in zip(self, another)])def __mul__(self, k):"""返回数量乘法的结果向量:self * k"""return Vector([k * e for e in self])def __rmul__(self, k):"""返回数量乘法的结果向量:k * selfself本身就是一个列表"""return self * kdef __pos__(self):"""返回向量取正的结果向量"""return 1 * selfdef __neg__(self):"""返回向量取负的结果向量"""return -1 * selfdef __iter__(self):"""返回向量的迭代器"""return self._values.__iter__()def __getitem__(self, index):"""取向量的第index个元素"""return self._values[index]def __len__(self):"""返回向量长度(有多少个元素)"""return len(self._values)def __repr__(self):"""打印显示:Vector([5, 2])"""return "Vector({})".format(self._values)def __str__(self):"""打印显示:(5, 2)"""return "({})".format(", ".join(str(e) for e in self._values))
_globals.py
# 包中的变量,但是对包外不可见,因此使用“_”开头
EPSILON = 1e-8
main_vector.py
from playLA.Vector import Vectorif __name__ == "__main__":vec = Vector([5, 2])print(vec)print("len(vec) = {}".format(len(vec)))print("vec[0] = {}, vec[1] = {}".format(vec[0], vec[1]))vec2 = Vector([3, 1])print("{} + {} = {}".format(vec, vec2, vec + vec2))print("{} - {} = {}".format(vec, vec2, vec - vec2))print("{} * {} = {}".format(vec, 3, vec * 3))print("{} * {} = {}".format(3, vec, 3 * vec))print("+{} = {}".format(vec, +vec))print("-{} = {}".format(vec, -vec))zero2 = Vector.zero(2)print(zero2)print("{} + {} = {}".format(vec, zero2, vec + zero2))print("norm({}) = {}".format(vec, vec.norm()))print("norm({}) = {}".format(vec2, vec2.norm()))print("norm({}) = {}".format(zero2, zero2.norm()))print("normalize {} is {}".format(vec, vec.normalize()))print(vec.normalize().norm())print("normalize {} is {}".format(vec2, vec2.normalize()))print(vec2.normalize().norm())try:zero2.normalize()except ZeroDivisionError:print("Cannot normalize zero vector {}.".format(zero2))print("========点乘:========")print(vec.dot(vec2))
main_numpy_vector.py
import numpy as npif __name__ == "__main__":print(np.__version__)# np.array 基础print("========np.array 基础========")lst = [1, 2, 3]lst[0] = "Linear Algebra"print(lst)print("========vec = np.array([1, 2, 3])========")vec = np.array([1, 2, 3])print(vec)# vec[0] = "Linear Algebra"# vec[0] = 666# print(vec)print("========np.array的创建========")# np.array的创建print(np.zeros(5))print(np.ones(5))print(np.full(5, 666))print("========np.array的基本属性========")# np.array的基本属性print(vec)print("size =", vec.size)print("size =", len(vec))print(vec[0])print(vec[-1])print(vec[0: 2])print(type(vec[0: 2]))print("========np.array的基本运算========")# np.array的基本运算vec2 = np.array([4, 5, 6])print("{} + {} = {}".format(vec, vec2, vec + vec2))print("{} - {} = {}".format(vec, vec2, vec - vec2))print("{} * {} = {}".format(2, vec, 2 * vec))print("没有数学意义的乘法:{} * {} = {}".format(vec, vec2, vec * vec2))print("{}.dot({}) = {}".format(vec, vec2, vec.dot(vec2)))print("========求模========")print(np.linalg.norm(vec))print("========归一化========")print(vec / np.linalg.norm(vec))print("========单位向量========")print(np.linalg.norm(vec / np.linalg.norm(vec)))print("========零向量会报错========")zero3 = np.zeros(3)print(zero3 / np.linalg.norm(zero3))
一、创建属于自己的向量
class Vector:def __init__(self, lst):self._values = lstdef __getitem__(self, index):"""取向量的第index个元素"""return self._values[index]def __len__(self):"""返回向量长度(有多少个元素)"""return len(self._values)def __repr__(self):"""打印显示:Vector([5, 2])"""return "Vector({})".format(self._values)def __str__(self):"""打印显示:(5, 2)"""return "({})".format(", ".join(str(e) for e in self._values))
1.1 在控制台测试__repr__和__str__方法
1.2 创建实例测试代码
from playLA.Vector import Vectorif __name__ == "__main__":vec = Vector([5, 2])print(vec)print("len(vec) = {}".format(len(vec)))print("vec[0] = {}, vec[1] = {}".format(vec[0], vec[1]))
二、向量的基本运算
2.1 加法
2.2 数量乘法
2.3 向量运算的基本性质
2.4 零向量
2.5 向量的长度
2.6 单位向量
单位向量叫做 u hat
2.7 点乘/内积:两个向量的乘法 --答案是一个标量
相关文章:

线性代数-Python-01:向量的基本运算 -手写Vector -学习numpy的基本用法
文章目录 代码目录结构Vector.py_globals.pymain_vector.pymain_numpy_vector.py 一、创建属于自己的向量1.1 在控制台测试__repr__和__str__方法1.2 创建实例测试代码 二、向量的基本运算2.1 加法2.2 数量乘法2.3 向量运算的基本性质2.4 零向量2.5 向量的长度2.6 单位向量2.7 …...

数字图像处理实验记录二(直方图和直方图均衡化)
文章目录 一、基础知识1,什么是直方图2,直方图有什么用3,直方图均衡化4、原理代码实现 二、实验要求任务1:任务2: 三、实验记录任务1:任务2: 四、结果展示任务1:任务2: 五…...

大数据Flink(九十九):SQL 函数的解析顺序和系统内置函数
文章目录 SQL 函数的解析顺序和系统内置函数 一、SQL 函数...

TODO Vue typescript forEach的bug,需要再核實
forEach 一個string[],只有最後一個匹配條件有效,其它條件無效。 所以,只能替換成普通的for循環。 console.log(taskList)// for (const _task of taskList.value) {// if (_task invoiceSendEmail) {// form.value.invoiceSendEmail…...
简记一个错误
简记一个Flutter错误: Using hardware rendering with device sdk gphone64 x86 64. If you notice graphics artifacts, consider enabling software rendering with “–enable-software-rendering”. Launching lib\main.dart on sdk gphone64 x86 64 in debug …...

第四次作业
1.打印各种图形 A.矩形 a int(input("请输入行数: ")) i 0 while i < a:print("*"*10)i1 结果: B.直角三角形 a int(input("请输入行数: ")) i 0 while i<a:print("*"*(i1))i1 结果: C.反直角三角形 …...
面试问题整理总结
1.自我介绍 2.为什么想转测试 想换一个方向,测试开发在一定程度上也是属于开发,而且站在测试的角度能看到全局的东西更多,对需求的理解需要更深”,之前的开发工作比较专一,测试的视野更加开阔,想要站在更高…...

进阶JAVA篇- Collection 类的常用的API与 Collection 集合的遍历方式
目录 1.0 Collection 类的说明 1.1 Collection 类中的实例方法 2.0 Collection 集合的遍历方式(重点) 2.1 使用迭代器( Iterator )进行遍历 2.2 使用增强型 for 循环进行遍历 2.3 使用 Java 8的 Stream API 进行遍历(使…...

CentOS | 添加普通用户并授权sudo
sudo -i adduser peter passwd peter whereis sudoers nano /etc/sudoers添加一行新用户到root组 ## Allow root to run any commands anywhere root ALL(ALL) ALL peter ALL(ALL) ALL如果提升权限后无法cd到其他目录等,修改 /etc/passwd 文件&…...

【MyBatis】mybatis工具类迭代
目录 MyBatis工具类的迭代 ThreadLocal使用 mybatis工具类终极版: MyBatis工具类的迭代 public class MyBatisUtil {//工具类构造方法私有化private void MyBatisUtil() {}//方法一public static SqlSession getSqlSession(){try {SqlSessionFactoryBuilder sql…...

MSQL系列(六) Mysql实战-SQL语句优化
Mysql实战-SQL语句优化 前面我们讲解了索引的存储结构,BTree的索引结构,以及索引最左侧匹配原则,Explain的用法,可以看到是否使用了索引,今天我们讲解一下SQL语句的优化及如何优化 文章目录 Mysql实战-SQL语句优化1.…...

kaggle新赛:UBC卵巢癌亚型分类和异常检测大赛【图像分类】
赛题名称:UBC Ovarian Cancer Subtype Classification and Outlier Detection (UBC-OCEAN) 赛题链接:https://www.kaggle.com/competitions/UBC-OCEAN 赛题背景 卵巢癌是女性生殖系统最致命的癌症。目前,卵巢癌诊断依赖病理学家评估亚型。…...

基于nodejs+vue云旅青城系统
目 录 摘 要 I ABSTRACT II 目 录 II 第1章 绪论 1 1.1背景及意义 1 1.2 国内外研究概况 1 1.3 研究的内容 1 第2章 相关技术 3 2.1 nodejs简介 4 2.2 express框架介绍 6 2.4 MySQL数据库 4 第3章 系统分析 5 3.1 需求分析 5 3.2 系统可行性分析 5 3.2.1技术可行性:…...
《孙哥说Spring5》笔记汇总
时隔两个多月,终于将《孙哥说Spring5》的笔记文章全部整理完了,在这里做个汇总。孙哥的Spring课讲的非常好,深度和广度都有所兼顾,推荐大家去看 点击学习《孙哥说Spring5》 基础铺垫 1️⃣ Spring5应用之基础扫盲2️⃣ Spring5应…...
在使用了spring-cloud-starter-gateway后,为什么还会发生cors问题
//1.需要配置类 import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.web.cors.CorsConfiguration; import org.springframework.web.cors.reactive.CorsWebFilter; import org.sp…...

CentOS7安装MySQL8.0.28
CentOS7安装MySQL8.0.28 一、下载MySQL安装包二、安装配置mysql 一、下载MySQL安装包 点击以下链接可以自动跳转:MySQL官网 接下来按如图所示依次点击进入。 选择自己所需要版本 此处如需下载历史版本可以点击 二、安装配置mysql 1、登录ssh或其他相关软件上…...

AutoSAR入门:应用背景及简介
1、应用背景 在我们现在的汽车行业里面,汽车电子的发展过程中,我们发现有一些新的趋势汽车电子系统的复杂性不断增长。 我们现在可以看到车辆有越来越多的功能,那么这些功能呢,也在往这个控制器上进行集中,比如说我们现…...

C++初阶(三)
文章目录 一、auto关键字(C11)1、auto简介2、auto使用规则1、 auto与指针和引用结合起来使用2、 在同一行定义多个变量 3、auto不能推导的场景1、 auto不能作为函数的参数2、 auto不能直接用来声明数组3、特性总结 二、基于范围的for循环(C11)1、范围for的语法2、 范围for的使用…...

PHP的学习入门建议
学习入门PHP的步骤如下: 确定学习PHP的目的和需求,例如是为了开发网站还是为了与数据库交互等。学习PHP的基础语法和程序结构,包括变量、数据类型、循环、条件等。学习PHP的面向对象编程(OOP)概念和技术。学习与MySQL…...

骰子涂色(Cube painting, UVa 253)rust解法
输入两个骰子,判断二者是否等价。每个骰子用6个字母表示,如图4-7所示。 例如rbgggr和rggbgr分别表示如图4-8所示的两个骰子。二者是等价的,因为图4-8(a)所示的骰子沿着竖直轴旋转90之后就可以得到图4-8(b&a…...

超短脉冲激光自聚焦效应
前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应,这是一种非线性光学现象,主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场,对材料产生非线性响应,可能…...

从WWDC看苹果产品发展的规律
WWDC 是苹果公司一年一度面向全球开发者的盛会,其主题演讲展现了苹果在产品设计、技术路线、用户体验和生态系统构建上的核心理念与演进脉络。我们借助 ChatGPT Deep Research 工具,对过去十年 WWDC 主题演讲内容进行了系统化分析,形成了这份…...

PL0语法,分析器实现!
简介 PL/0 是一种简单的编程语言,通常用于教学编译原理。它的语法结构清晰,功能包括常量定义、变量声明、过程(子程序)定义以及基本的控制结构(如条件语句和循环语句)。 PL/0 语法规范 PL/0 是一种教学用的小型编程语言,由 Niklaus Wirth 设计,用于展示编译原理的核…...
全面解析各类VPN技术:GRE、IPsec、L2TP、SSL与MPLS VPN对比
目录 引言 VPN技术概述 GRE VPN 3.1 GRE封装结构 3.2 GRE的应用场景 GRE over IPsec 4.1 GRE over IPsec封装结构 4.2 为什么使用GRE over IPsec? IPsec VPN 5.1 IPsec传输模式(Transport Mode) 5.2 IPsec隧道模式(Tunne…...
今日学习:Spring线程池|并发修改异常|链路丢失|登录续期|VIP过期策略|数值类缓存
文章目录 优雅版线程池ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolTaskExecutor的装饰器并发修改异常并发修改异常简介实现机制设计原因及意义 使用线程池造成的链路丢失问题线程池导致的链路丢失问题发生原因 常见解决方法更好的解决方法设计精妙之处 登录续期登录续期常见实现方式特…...

OPENCV形态学基础之二腐蚀
一.腐蚀的原理 (图1) 数学表达式:dst(x,y) erode(src(x,y)) min(x,y)src(xx,yy) 腐蚀也是图像形态学的基本功能之一,腐蚀跟膨胀属于反向操作,膨胀是把图像图像变大,而腐蚀就是把图像变小。腐蚀后的图像变小变暗淡。 腐蚀…...
LeetCode - 199. 二叉树的右视图
题目 199. 二叉树的右视图 - 力扣(LeetCode) 思路 右视图是指从树的右侧看,对于每一层,只能看到该层最右边的节点。实现思路是: 使用深度优先搜索(DFS)按照"根-右-左"的顺序遍历树记录每个节点的深度对于…...

安宝特方案丨船舶智造的“AR+AI+作业标准化管理解决方案”(装配)
船舶制造装配管理现状:装配工作依赖人工经验,装配工人凭借长期实践积累的操作技巧完成零部件组装。企业通常制定了装配作业指导书,但在实际执行中,工人对指导书的理解和遵循程度参差不齐。 船舶装配过程中的挑战与需求 挑战 (1…...
uniapp 集成腾讯云 IM 富媒体消息(地理位置/文件)
UniApp 集成腾讯云 IM 富媒体消息全攻略(地理位置/文件) 一、功能实现原理 腾讯云 IM 通过 消息扩展机制 支持富媒体类型,核心实现方式: 标准消息类型:直接使用 SDK 内置类型(文件、图片等)自…...
Modbus RTU与Modbus TCP详解指南
目录 1. Modbus协议基础 1.1 什么是Modbus? 1.2 Modbus协议历史 1.3 Modbus协议族 1.4 Modbus通信模型 🎭 主从架构 🔄 请求响应模式 2. Modbus RTU详解 2.1 RTU是什么? 2.2 RTU物理层 🔌 连接方式 ⚡ 通信参数 2.3 RTU数据帧格式 📦 帧结构详解 🔍…...