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TA貢獻(xiàn)1921條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊
您可能應(yīng)該只安裝適當(dāng)版本的 Python 并numpy在嘗試這樣的轉(zhuǎn)換時(shí)。
通過在 CLI 上進(jìn)行幾行簡單的測試,您就可以回答自己的問題:
>>> import numpy as np
>>> np.random.rand(1, 2)
array([[0.08239857, 0.15732393]])
>>> x = np.random.rand(1, 2)
>>> x
array([[0.08155715, 0.57869165]])
>>> x - .5
array([[-0.41844285, 0.07869165]])
所以,是的——該numpy.ndarray類型定義了一個(gè)減法操作,當(dāng)以數(shù)字作為第二個(gè)操作數(shù)并以數(shù)組作為第一個(gè)操作數(shù)時(shí),從數(shù)組的每個(gè)元素中減去該數(shù)字。
對(duì)于除法,類似地:
>>> x *= 10
>>> x
array([[0.81557146, 5.78691654]])
>>> x /= 10
>>> x
array([[0.08155715, 0.57869165]])
不同之處在于,它/會(huì)返回一個(gè)新的結(jié)果數(shù)組 (in x / 10),而將/=結(jié)果分配給x,覆蓋其在 中的值x /= 10。
最后一個(gè)例子比較復(fù)雜,但非常典型地numpy說明了庫的實(shí)現(xiàn)方式。類似于和-被/=分發(fā)的操作,對(duì)數(shù)組應(yīng)用比較會(huì)分發(fā)它并返回一個(gè)布爾值數(shù)組,然后可以將其用作“索引”以準(zhǔn)確選擇布爾值數(shù)組所對(duì)應(yīng)的數(shù)組值是True。
0然后,在您給出的示例中,它會(huì)繼續(xù)將這些選定的值準(zhǔn)確設(shè)置為。
詢問如何用 JavaScript 編寫這些操作只是要求 SO 為您編寫代碼——既然您了解會(huì)發(fā)生什么,您應(yīng)該嘗試在 JavaScript 中實(shí)現(xiàn)相同的邏輯。如果遇到您不理解的特定問題,您可以針對(duì)這些問題提出單獨(dú)的問題。
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