我一直在寻找一种在python中处理向量的方法，但在这里或文档中没有找到完全适合我的解决方案。在

到目前为止，我为一个向量类得出的结论是：class vec(tuple):

def __add__(self, y):

if len(self)!=len(y):

raise TypeError

else:

ret=[]

for i,entry in enumerate(self):

ret.append(entry+y[i])

return vec(ret)

def __mul__(self, y):

t=y.__class__

if t == int or t==float:

#scalar multiplication

ret=[]

for entry in self:

ret.append(y*entry)

return vec(ret)

elif t== list or t==tuple or t==vec:

# dot product

if len(y)!=len(self):

print 'vecs dimensions dont fit'

raise TypeError

else:

ret=0

for i,entry in enumerate(self):

ret+=entry*y[i]

return ret

还有一点，为了简短起见，省略掉了。

到目前为止，一切都很好，但我有很多小的具体问题(而且可能会在问题出现时发布更多)：是否有数字和序列类型的基类？如何处理它们？在

我怎样才能使这一切变得更Python-y呢？我想学习如何编写好的Python代码，所以如果你发现一些低效或丑陋的东西，请告诉我。在

精确性呢？由于python似乎只有在必要时才从整数转换为浮点，因此输入和输出通常是相同的类型。所以可能会有很大或很小的数字问题，但我现在真的不需要这些。我应该担心精度，还是python会为我这样做？自动转换为最大可能的类型会更好吗？那是哪一个？除此之外会发生什么？在

我想在一个涉及很多向量方程和函数的项目中使用n维向量，我希望能够使用数学教科书中常用的符号。如您所见，这是从元组继承的(为了便于构造、不变性和索引)，并且为了使用(+、-、*、…)运算符，大多数内置函数都被重写。它们只在左操作数是vec时才起作用(我能改变它吗？)。乘法包括点积和标量积，如果两个向量都是三维的，pow也用于叉积

测试脚本：

^{pr2}$

在0.135秒内调用50009个函数cProfile.run('testVec()')

在0.064秒内调用100009个函数

python 中的向量怎么表示

可以用numpy 库 np.mat([[a],[b],[c]]) 表示一个3*1 列向量 (a,b,c)^T

python方向向量要怎么表示

向量本身属于矢量，有大小也有方向，大小就称为向量的模，向量的方向就是指坐标原点到该向量坐标点的方向。比如向量A=(m,n)。 向量符号是在英文字母的上方加一个箭头符号。用域功能也可以很容易实现这个要CSS布局HTML小编今天和大家分享。 在大括号中输入域代码“eq \o(→,a

numpy中怎么用一个数乘一个向量

numpy中直接用 * 即可表示数与向量的乘法，参考python 2.7的一个例子： inport numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) # 向量 b = 5 # 数 print a*b ++++++++++++ [5,10,15,20]

Python怎么创建一个1-100的向量，感觉语法是真的烦。

我感觉你是没有理解向量的定义，跟python语法没关系，向量是表示一组带有方向的数，而计算机无法表示方向，只有用数组的叠加来表示维度。而向量就是代表某个维度上的一组数，所以它就是一行数组或者一列数组，后面就好理解了。

Python 里面向量该怎样运算

首先要写上这一句： from numpy import * (写上这句的前提也得你已经安了numpy) (1) 定义一个零向量(4维)： >>>a=zeros(4) >>>a array([0.,0.,0.,0.]) 定义一个List: b=[1,2,3,4] (2)向量可直接与List相加： >>>c=a+b >>>c array([1.,2.,3.,4

python 的array怎样增加向量

python中的list叫做列表，可以通过append方法在列表的末尾添加单个元素 x = [1,2,3] x.append(4) 或者使用extend方法在列表末位添加多个元素，参数就变成了列表 x.append([4,5,6]) 或者使用insert方法在任意位置添加元素。

如何在python列表中查找某个元素的索引

方法一： 利用数组自身的特性 a.index(target), 其中a是目标list，target是需要的下标对应的值。代码如下： 可知索引为2。但是如果a中有多个76元素，这种方法仅仅能获取都第一个匹配的value的下标索引。

方法二：利用enumerate函数。

python多个向量怎么聚合成一个向量

想把多个向量聚合成一个向量，用于多个向量的聚类操作。假如说把十个向将向量相加，然后除以总数，得出中心点，过来另一个向量，计算距离就可以了。 如果你想说的是KMeans这种聚类方法的话，简单给你介绍一下： 类别 聚类算法 非监督学习算法 参数 k值 : 分成的类的数量距离公式 : 计算距离阀值 : 距离大于阀值要重

python3如何构建文本向量

python 如何提取行向量(矩阵)指定范围内几个数据

用切片啊，比如： 复杂的矩阵用numpy库操作更方便。

#coding:utf-8

'''

向量操作

'''

from functools import reduce

def vector_add(v,w):

return[v_i + w_i for v_i,w_i in zip(v,w)]

def vector_subtract(v,w):

return[v_i - w_i for v_i,w_i in zip(v,w)]

def vector_sum(vectors):

result = vectors[0]

for vector in vectors[1:]:

result = vector_add(result,vector)

return result

def vector_sum2(vectors):

return reduce(vector_add,vectors)

def scalar_multiply(c, v):

return [c * v_i for v_i in v]

def vector_mean(vectors):

n = len(vectors)

return scalar_multiply(1/n,vector_sum(vectors))

def dot(v,w):

return sum(v_i * w_i for v_i,w_i in zip(v,w))

def sum_of_squares(v):

return dot(v,v)

# 计算向量大小

import math

def magnitude(v):

return math.sqrt(sum_of_squares(v))

# 计算两个向量的距离

def squared_distance(v,w):

return sum_of_squares(vector_subtract(v,w))

def distance(v,w):

return math.sqrt(squared_distance(v,w))

v = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

w = [10,11,12,13,14,15,16,17,18]

print('vector add:',vector_add(v,w))

print('vector subtract:',vector_subtract(v,w))

print('vector sum:',vector_sum([v,w]))

print('vector sum2:',vector_sum2([v,w]))

print('vector mean:',vector_mean([v,w]))

print('vector dot:',dot(v,w))

print('vector sum of square:',sum_of_squares(v))

print('magnitude:',magnitude(v))

print('squared distance:',squared_distance(v,w))

print('distance:',distance(v,w))