本文将解释该错误的原因以及如何解决它。错误原因这个错误通常发生在使用NumPy的乘法操作（*）时，其中一个操作数是浮点数（numpy.float64）而另一个是序列（如list或数组）。...当我们尝试用浮点数乘以整数列表时，就会抛出TypeError: Can't multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64'错误。...解决方法要解决这个错误，我们需要确保进行乘法操作的两个操作数具有相同的数据类型。有以下两种方法可以解决该问题：1. 将序列转换为NumPy数组一种解决方法是将序列（如列表）转换为NumPy数组。...然后，我们将数组与浮点数进行乘法操作，而不会引发错误。2. 将浮点数转换为整数另一种解决方法是将浮点数转换为整数，以与序列的数据类型匹配。...这通常是因为一个操作数是浮点数而另一个是序列。为了解决这个错误，我们可以将序列转换为NumPy数组，或者将浮点数转换为整数。这些解决方法可以确保进行乘法操作时，操作数的数据类型匹配，避免抛出错误。
格式：xey表示的就是x乘以10的y次幂，例如： 1.2e-02：1.2乘以10的-2次幂 = 0.012 2e3：2乘以10的3次幂 = 2000 x = 0.01 print(x) y = 0.00001...) # 获取复数的共轭复数 print(a.conjugate()) 1.4 布尔类型 1.4.1 布尔类型表达方式 Python中布尔类型只有True和False两个取值，可以将这两个值翻译为”...1.4.2 布尔类型转换 在Python中，每种类型都可以被解释为布尔类型，例如：None，0，”“，[]，()，{} 被解释为False；非零数值，非空字符串被解释为True print(bool(None...求和计算，对列表元组和集合等序列进行求和计算 round() 四舍五入，返回浮点数四舍五入的值 pow() 计算任意数n次方的值，与运算符”**“作用类似 min() 获取指定数值或者指定序列中最小值...max() 获取指定数值或者指定序列中最大值 1.7 数字格式化输出 在输出数字时候，有时候需要对其进行格式化操作，比如只希望保留2位小数，整数位按4位输出，不足补0，这时候我们就要用到format函数了
语句格式： numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C') 参数说明： shape:整型或元素为整型的序列，表示生成的新数组的shape，如（2，3）或 2。...dtype:生成数组的数据格式，如numpy.int8。默认为numpy.float64。...order:｛’C’, ‘F’｝可选，是否将多维数据存储为C-或Fortran-contiguous（按行或按列）顺序。...返回值：ndarray，一个指定了shape, dtype, order的零数组。 示例见下： 第四个例子看起来很方便。...： zeros(shape)将创建一个用指定形状用0填充的数组。
l 二进制、八进制、十六进制转换成十进制：将二（八、十六）进制数的每一位数从高位到低位乘以2的n-1次幂，n为该位所在的位数。 l 二进制与八进制之间的转换：每个八进制数字转换成3位二进制数字。...9.知识点：运算符的优先级 级别由大到小:(逻辑)非 >算(术运算符) >关(系运算符) >(逻辑)与 >(逻辑)或 >条(件运算符) >赋(值运算符) 10.知识点：强制类型转换运算符 l 一般形式：...=1)的值为1。 18.知识点：格式输入函数printf() (1)一般形式：printf(“格式控制字符串”,输出列表)； (2)遇到控制字符，按照控制字符的规定输出，遇到非格式字符串按原样输出。...l 当定义的变量类型和scanf中“格式符”类型不一致时（这里只限定在字符型和整型两种类型，其他数据类型不可以。）整型和字符型之间通过ASCALL可以相互转化。...='\n'); … }以下叙述中正确的是（C） A)此while语句将无限循环 B) getchar()不可以出现在while语句的条件表达式中 C)当执行此while语句时，只有按回车键程序才能继续执行
，是从1到N没有重复值的连续整型序列，N为矩阵的行数。...对于稀疏矩阵表，row_id和col_id列逻辑类似于关系数据库的联合主键，要求非空且唯一。value列应该是标量（非数组）数据类型。...上面的例子将稠密矩阵转为稀疏表示，并新建表存储转换结果。源表的两列类型分别是整型和整型数组，输出表包含三列，行ID列名与源表相同，列ID列和值列由参数指定。...返回值为数组类型，如果最后一个参数为‘true’，表示结果表中包含最大最小值对应的下标数组列。...，第三个参数的值只能是1或2，分别表示按行或列求和。
b[0] = b[0] | (1<<5) 也就是说，要想插入一个数，将1左移带代表该数字的那一位，然后与原数进行按位或操作 化简一下，就是 86 + (5/8) | (1<<(5%8)) 因此，公式可以概括为...32位机器上，对于一个整型数，比如int a=1 在内存中占32bit位，这是为了方便计算机的运算。...每一位都有一个布尔值。一个BitSet的位可以被非负整数索引（PS：意思就是每一位都可以表示一个非负整数）。 可以查找、设置、清除某一位。通过逻辑运算符可以修改另一个BitSet的内容。...布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过 K 个散列函数将这个元素映射成一个位数组（Bit array）中的 K 个点，把它们置为 1 。...加入集合时，用 k 个 hash 函数计算出 k 个散列值，并把数组中对应的比特位置为 1； 4、判断某个 key 是否在集合时，用 k 个 hash 函数计算出 k 个散列值，并查询数组中对应的比特位
这就相当于 86 | 32 = 118 86 | (1<<5) = 118 b[0] = b[0] | (1<<5) 也就是说，要想插入一个数，将1左移带代表该数字的那一位，然后与原数进行按位或操作 化简一下...32位机器上，对于一个整型数，比如int a=1 在内存中占32bit位，这是为了方便计算机的运算。...每一位都有一个布尔值。一个BitSet的位可以被非负整数索引（PS：意思就是每一位都可以表示一个非负整数）。可以查找、设置、清除某一位。通过逻辑运算符可以修改另一个BitSet的内容。...布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过 K 个散列函数将这个元素映射成一个位数组（Bit array）中的 K 个点，把它们置为 1 。...，用 k 个 hash 函数计算出 k 个散列值，并把数组中对应的比特位置为 1； 判断某个 key 是否在集合时，用 k 个 hash 函数计算出 k 个散列值，并查询数组中对应的比特位，如果所有的比特位都是
这就相当于 86 | 32 = 118 86 | (1<<5) = 118 b[0] = b[0] | (1<<5) 也就是说，要想插入一个数，将1左移带代表该数字的那一位，然后与原数进行按位或操作 化简一下...32位机器上，对于一个整型数，比如int a=1 在内存中占32bit位，这是为了方便计算机的运算。...每一位都有一个布尔值。一个BitSet的位可以被非负整数索引（PS：意思就是每一位都可以表示一个非负整数）。可以查找、设置、清除某一位。通过逻辑运算符可以修改另一个BitSet的内容。...布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过 K 个散列函数将这个元素映射成一个位数组（Bit array）中的 K 个点，把它们置为 1 。...加入集合时，用 k 个 hash 函数计算出 k 个散列值，并把数组中对应的比特位置为 1； 4、判断某个 key 是否在集合时，用 k 个 hash 函数计算出 k 个散列值，并查询数组中对应的比特位
该可选显示宽度规定用于显示宽度小于指定的列宽度的值时从左侧填满宽度。显示宽度并不限制可以在列内保存的值的范围，也不限制超过列的指定宽度的值的显示。 ...他们分别是byte、short、int、long、float、double、char、boolean 整型 其中byte、short、int、long都是表示整数的，只不过他们的取值范围不一样 byte...根据int类型允许存储的字节数是4个字节, 我们就能换算出int UNSIGNED(无符号)类型的能存储的最小值为0, 最大值为4294967295(即4B=32b, 最大值即为32个1组成); 浮点型...float和double是表示浮点型的数据类型，他们之间的区别在于他们的精确度不同 float 3.402823e+38 ~ 1.401298e-45（e+38表示是乘以10的38次方，同样，e-45...boolean型（布尔型） 这个类型只有两个值，true和false（真和非真） 逻辑上boolean型只占1bit，但是虚拟机底层对boolean值进行操作实际使用的是int型，操作boolean数组则使用
然后将这个rhsDataSize乘以左表分配的节点数，就是最终的dataPayload。...，就是当谓词是等于或者NOT_DISTINCT，并且只有一边是列，另外一边是常量的情况下，我们使用列的distinct值的倒数作为谓词的selectivity，这里其实是假设每种value出现的概率都是一样...这个函数接受一个expr类型的list，这里代表就是这个HdfsScanNode的谓词条件集合（不包含分区列的相关谓词）。...和tuple的序列化开销。...而对于非定长类型，例如string来说，每列的avg size可能都是不一样的，slot size是12（8字节存储指针，4字节存储长度），那么它的avgSerializedSize就是avg size
为了对矩阵执行行缩减，可以使用一系列基本行操作来修改矩阵，直到矩阵的左下角尽可能地用零填充。基本行操作分为三种类型： 1.交换两行， 2.将一行乘以一个非零数， 3.将一行的倍数添加到另一行。...（减法可以通过将一行乘以 -1 并将结果添加到另一行来实现） 使用这些操作，矩阵总是可以转换为上三角矩阵，实际上是行梯形矩阵。...一旦所有前导系数（每行中最左边的非零条目）都为 1，并且包含前导系数的每一列在其他地方都为零，则称该矩阵为简化行梯形形式。这种最终形式是独一无二的；换句话说，它与所使用的行操作序列无关。...对于矩阵中的每一行，如果该行不只包含零，则最左边的非零条目称为该行的前导系数（或枢轴）。因此，如果两个前导系数在同一列中，则可以使用类型 3的行操作使这些系数之一为零。...后面参数是类型，这里写float。返回值是具有给定形状、数据类型和顺序的零数组。 首先，reversed 函数返回一个反转的迭代器。这个为什么倒着算呢？是因为倒着算对算法来讲有一些优点。
：使用任何形式的转换使用除int之外的任何数据类型。 具体只能使用以下八个运算符： !...解决思路： 可以将返回值分为两种情况，并使用按位或（|）运算将它们连接起来。...从uf中提取符号字段s、阶码字段exp和小数字段frac的方法是将uf与0x7F800000按位与运算，再右移23位即可得到阶码字段exp。经过这步操作已经将无符号整型数解析成单精度浮点数。...如果为非数值，则直接返回uf；如果为无穷大，则返回uf，因为对于无穷大乘以2也依然是无穷大。 2.当exp = 0时，表示单精度浮点数为非规格化的数。...非规格化的数有两种情况：当小数字段frac等于0时，表示为0，因为0乘以任何数都为0，所以直接返回uf（注意正零和负零的符号位不同，但由于0乘以任何数都为0，故不做讨论，直接返回uf，不能返回0）；当小数字段
可以 list1 = [1, 2, 3] # 将list1 复制3次并进行拼接 print(list1 * 3) # [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] # 使用list 类型乘以...# TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float' # 乘法运算不能让容器与非int类型相乘 # print(list1 *...in 数据序列 if 条件] 集合推导式 格式：{要插入的值 for 临时变量 in 数据序列 if 条件} 字典推导式 格式：{要插入的键：要插入的值 for 临时变量 in 数据序列...if 条件 } 没有元组推导式和字符串推导式，因为其内部元素无法被修改 # 推导式:通过一定的规则快速构建数据序列 # 列表推导式 # 获取从0 到9的数据序列 # while list1 = []...，调用时既不能多传参，也不能少传参（形参） 关键字参数：使用”参数名 = 值“的形式进行传参（实参） 可以不按顺序赋值 必须在顺序赋值之后完成赋值 缺省参数：在定义函数时，给参数一个默认值，如果调用时
因为nan在Numpy中的类型是浮点，因此整型列会转为浮点；而字符型由于无法转化为浮点型，只能归并为object类型（'O'），原来是浮点型的则类型不变。...除此之外，还要介绍一种针对时间序列的缺失值，它是单独存在的，用NaT表示，是pandas的内置类型，可以视为时间序列版的np.nan，也是与自己不相等。...type(pd.Series([1,None])[1]) >> numpy.float64 只有当传入object类型时是不变的，因此可以认为如果不是人工命名为None的话，它基本不会自动出现在pandas...除了用前后值来填充，也可以用整个列的均值来填充，比如对D列的其它非缺失值的平均值8来填充缺失值。...删除缺失值也非情况，比如是全删除还是删除比较高缺失率，这个要看自己的容忍程度，真实的数据必然会存在缺失的，这个无法避免。
：对于long型值，若赋给的值大于int型的最大值或小于int型的最小值，则需要在数字后面加L或l，表示该数值为长整型。...“按位与”运算 运算符为“&”，为双目运算符。如果两个整型数据a、b对应位都是1，则结果位才是1，否则为0。如果两个操作数的精度不同，则结果的精度与精度高的操作数相同。...“按位取反”运算 也称“按位非”运算，运算符为“~”，为单目运算符。就是将操作数二进制中的1修改为0,0修改为1。 “按位异或”运算 运算符为“^”，为双目运算符。...总之，一个数左移n位，就是将这个数乘以2的n次方；一个数右移n位，就是将这个数除以2的n次方。 2.4.7 三元运算符 使用格式： 条件式 ?...值1 ：值2 2.4.8 运算符优先级 2.5 数据类型转换 类型转换是将一个值从一种类型更改为另一种类型的过程。
在 PHP 这种弱类型语言中，以下这些值在进行布尔值判断的时候（使用非严格的 == 比较符）都会被认为是 false（JavaScript、Python 也类似）： 布尔值 FALSE 本身 整型值 0...运算符也不能作用于非布尔类型值。...整型 整型是所有编程语言里最基础的数据类型，Go 语言默认支持如下这些整型类型： 类型 长度（单位：字节） 说明 值范围 默认值 int8 1 带符号8位整型 -128~127 0 uint8 1 无符号...y 按位异或 把 x 和 y 一个为 1 一个为 0 的位设为 1 ^x 按位取反 把 x 中为 0 的位设为 1，为 1 的位设为 0 x << y 左移 把 x 中的位向左移动 y 次，每次移动相当于乘以...x 逻辑非运算符（NOT） 如果 x 为 true，则结果为 false，否则结果为 true 逻辑运算符计算的结果也是布尔值，通常我们可以组合使用逻辑运算符和比较运算符： if intValue1
2.适应宽高比 我们需要调整坐标空间，以使它把屏幕的形状考虑在内，可行的一个方法是把较小的范围固定在[-1,1]内，而按屏幕尺寸的比例调整较大的范围。...规则就是矩阵第一行乘以向量第一列，以第一行为例：矩阵第一行第一个元素乘以向量第一列第一个元素，加上矩阵第一行第二个元素乘以向量第一列第二个元素，加上矩阵第一行第三个元素乘以向量第一列第三个元素，加上矩阵第一行第四个元素乘以向量第一列第四个元素...之所以被称为单位矩阵，是因为这个矩阵乘以任何向量总是得到与原来相同的向量。就像把任何数字乘以1会得到原来的数字一样。 4.5平移矩阵 既然理解了单位矩阵，让我们看一个非常简单的矩阵类型---平移矩阵。...： private final float[] projectionMatrix=new float[16]; 我们也需要一个整型值用于保存那个矩阵uniform的位置： private int uMatrixLocation...我们首先计算了宽高比，它使用宽和高中的较大值除以宽和高的较小值。不管是竖屏还是横屏，这个值都一样。
print(a.shape) # 输出: (2, 2) # 元素个数 print(a.size) # 输出: 4 Numpy 的数组(Array) Numpy 数组是一个由不同数值组成的网格, 网格中的数据都是同一种数据类型并且可以通过非负整型数的元组来访问...维度的多少被称为数组的阶，数组的大小是一个由整型数构成的元组，可以描述数组不同维度上的大小。...创建数组的时候，Numpy 会尝试猜测数组的数据类型，当然也可以通过参数直接指定数据类型。...# 求和函数sum x = np.array([[1,2],[3,4]]) print(np.sum(x)) # 所有元素相加，输出"10" print(np.sum(x, axis=0)) # 按列相加...9]] print(x + v) # 3.向矩阵的每一列添加一个向量 # x 的shape (2, 3) and w的shape (2,). # 转置x的shape（3,2），针对w广播以产生形状的结果
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