为什么浮点精度运算会有问题 我们平常使用的编程语言大多都有一个问题——浮点型精度运算会不准确。比如 double num = 0.1 + 0.1 + 0.1; // 输出结果为 0.30000000000000004 double num2 = 0.65 - 0.6; // 输出结果为 0.05000000000000004 那么精度运算不准确这是为什么呢？ 我们接下来就需要从计算机所有数据的表现形式二进制说起了 继续阅读

运算符的重载 原理和机制 C++中运算符只支持基本数据类型运算，如果需要运算符支持类类型的运算，需要使用C++提供的新语法 ------- 运算符的重载 运算符的重载本质上是通过函数来实现的，将类类型数据的运算过程写成一个特殊的函数，当该类型的对象遇到这种运算时自动调用该函数来完成运算过程。 实现运算符重载的函数既可以是成员函数，也可以是全局函数。 双目运算符的重载 通过成员函数重载 继续阅读

比较运算符，也称关系运算符，用于对常量、变量或表达式的结果进行大小比较。如果这种比较是成立的，则返回 True（真），反之则返回 False（假）。 True 和 False 都是 bool 类型，它们专门用来表示一件事情的真假，或者一个表达式是否成立 Python 支持的比较运算符如表 1 所示。 表 1 Python 比较运算符汇总 比较运算符 说明 继续阅读

Python练习——矩阵运算 给定一个n×n的方阵，本题要求计算该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。副对角线为从矩阵的右上角至左下角的连线。 输入格式: 输入第一行给出正整数n（1<n≤10）；随后n行，每行给出n个整数，其间以空格分隔。 输出格式: 在一行中给出该矩阵除副对角线、最后一列和最后一行以外的所有元素之和。 输入样例: 4 2 3 4 1 5 6 1 1 7 1 继续阅读

Python中矩阵创建和矩阵运算 原文链接：https://blog.csdn.net/qian_fighting/article/details/79080711 矩阵创建和矩阵运算 矩阵创建 1、from numpyimport *; a1=array([1,2,3]) a2=mat(a1)  矩阵与方块列表的区别如下：   2、data2=mat(ones((2,4))) 创建一个2*4的1矩阵&#xff0 继续阅读

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

高中数学中我们就学过逻辑运算，例如 p 为真命题，q 为假命题，那么“p且q”为假，“p或q”为真，“非q”为真。Python也有类似的逻辑运算，请看下表： 表 1 Python 逻辑运算符及功能 逻辑运算符含义基本格式说明and逻辑与运算，等价于数学中的“且”a and b当 a 和 b 两个表达式都为真时，a and b 的结果才为真，否则为假。or逻 继续阅读

机器学习数学基础之Python矩阵运算 1.在Jupyter中写下Python矩阵基本运算学习记录1.1 python矩阵操作1.1.1 首先打开jupyter，引入numpy1.1.2 创建一个矩阵a并调用1.1.3 使用 shape可以获得矩阵大小1.1.4 使用下标读取矩阵中元素1.1.5 进行行列转换1.1.6 使用二维数组代替矩阵进行矩阵运算1.1.7 矩阵加减法1.1.8 加减失误案例1.1.9 成功案例 1.2 python矩阵乘法1.2.1 使用二维数组创建两 继续阅读

比较运算符，也称关系运算符，用于对常量、变量或表达式的结果进行大小比较。如果这种比较是成立的，则返回 True（真），反之则返回 False（假）。 True 和 False 都是 bool 类型，它们专门用来表示一件事情的真假，或者一个表达式是否成立。 Python 支持的比较运算符如表 1 所示。 表 1 Python 比较运算符汇总 比较运算符说 继续阅读

在Python中，整型是一种基本数据类型，用于存储整数。作为基本数据类型之一，整型在Python中的运算也是非常基础和重要的。本文将着重介绍Python中整型的加、减、乘、幂运算的方法。加法运算整型的加法运算使用加号（+）进行表示，例如： a = 5 b = 3 c = a + b print(c) # 输出结果为8减法运算整型的减法运算使用减号（-）进行表示，例如： a = 5 b = 3 c = a - b print(c) # 输出结果为2乘法运算整型的乘法运算使用 继续阅读

我很早之前就知道，unsigned int与int运算的时候，int会被转化为unsigned int来进行运算。一直觉得定这条规则的人是极度反人类的，虽说unsigned int可以表示更大的正值，但毕竟我们不太会把unsinged想像成一个负数，而一个负的int数可能在无意间就变成了最大的正数。 所以，我对这个问题很慎重。小心翼翼地，一直没怎么出过错。直到有一天。 第一回合 那是一个阳光明媚的午后，我正惬意地刷leetcode。要遍历vector中 继续阅读

Python中的整型可以进行多种数学运算，包括取反、绝对值和四舍五入等。下面我们将分别介绍这些运算的使用方法。取反运算取反运算是将整型变量的值取反，即将正数变为负数，负数变为正数。在Python中，取反运算使用“~”符号实现。例如： x = 10 y = ~x print(y)输出结果为“-11”，因为整数10的补码为“00001010”，取反后为“11110101”，转换为十进制即为&ldq 继续阅读