def matrixMultiply(A, B):# 获取A的行数和列数A_row, A_col = shape(A)# 获取B的行数和列数B_row, B_col = shape(B)# 不能运算情况的判断if(A_col != B_row):raise ValueError# 最终的矩阵result = []# zip 解包后是转置后的元组，强转成list, 存入result中BT = [list(row) for row in zip( 继续阅读

使用Numpy模块中的内置方法实现矩阵相乘、逆序、转置和求和处理。 import numpy as npif __name__ == "__main__":# 矩阵相乘mat1 = np.mat([ [1, 3] ]) # 一行两列mat2 = np.mat([ [2], [4] ]) # 两行一列mat3 = mat1 * mat2print(mat3)# 矩阵求逆mat4 = np.mat([ [1, 0, 1], [0, 2 继续阅读

现在我们来求一下5的阶乘 我们只需要设置一个循环，，在设置一个变量为1，从1开始与变量相乘，相乘的结果再存入变量，将上面的步骤循环五次即可。 代码如下 #include<stdio.h> int main() {int i = 0;int sum = 1;for (i = 1; i <= 5; i++){sum = sum * i;}print 继续阅读

文章分享了作者对于运营的界限、能力以及未来发展的一些理解，希望能够对你有些启发。 如上图所示，我们假设给一个公司的产品策划及产品运营评分，那么最终得分，是产品和运营两个模块各自的得分相乘出来的，而不是相加出来的。如果要细分下去，产品策划还可以细分成功能体验、交互体验、视觉体验三个板块，产品运营可以分为用户运营、活动运营、内容运营三个板块。如果上述的每个板块都做得差强人意而不是出类拔萃，那就会相差很多个0，进而被拉开巨大的差距。因此，也不 继续阅读