我正在尝试创建一个计算器，但我在编写一个从列表中减去数字的函数时遇到了问题。例如:classCalculator(object):def__init__(self,args):self.args=argsdefsubtract_numbers(self,*args):return***hereiswhereIneedthesubtractionfunctiontobe****对于加法，我可以简单地使用returnsum(args)来计算总数，但我不确定我可以做些什么来减法。 最佳答案 fromfunctoolsimportreduc

问题描述：goget下载第三方包采用module管理包一般会放在pkg/mod下面，那么如何自动管理包，以及导入包呢？gogetgithub.com/gin-gonic/ginimport"github.com/gin-gonic/gin"我们导入时候会发现报错如下：missinggo.sumentryformoduleprovidingpackagegithub.com/gin-gonic/gin;toadd:这个错误提示说明在你的项目中缺少github.com/gin-gonic/gin模块的go.sum条目。要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：删除go.mod和go.sum文件。前往

我想看看reduce比使用for循环进行简单的数值运算要快多少。这是我发现的(使用标准timeit库):In[54]:print(setup)fromoperatorimportadd,iaddr=range(100)In[55]:print(stmt1)c=0foriinr:c+=iIn[56]:timeit(stmt1,setup)Out[56]:8.948904991149902In[58]:print(stmt3)reduce(add,r)In[59]:timeit(stmt3,setup)Out[59]:13.316915035247803再看一点:In[68]:timeit

假设a=[[1,2,3],[1,2,3]]reduce(lambdax,y:x==y,a)返回True但是如果a=[[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]]reduce(lambdax,y:x==y,a)返回False为什么在第二种情况下，结果是False？请帮忙谢谢 最佳答案 试试这个，它适用于任何大小的列表:all(e==a[0]foreina)请注意，您提出的使用reduce的解决方案不适用于两个以上的项目，因为第一次比较后的累积值为True，您将从那时起将True与每个元素进行比较，显然这是行不通的。

我想研究几个(1000个数量级)形状为(1000,800,1024)的3D数组。我需要计算沿axis=0的平均值，但在此之前，我必须沿axis2滚动数据，直到它“位于正确的位置”。这听起来很奇怪，所以我会试着解释一下。形状为(1024,)的一维子数组是来自物理环形缓冲区的数据。环形缓冲区在不同的位置被读出，我知道。所以我有几个形状为(1000,800)的数组pos。告诉我在什么位置读取了环形缓冲区。我需要根据pos滚动形状为(1000,800,1024)的3D数组data。只有在滚动之后..3D阵列对我才有意义，我才能开始分析它们。在C中，可以编写非常简单的代码，所以我想知道我是否可以

我正在做作业，它要求我使用sum()和len()函数来查找输入数字列表的平均值，当我尝试使用sum()来获取列表的总和时，我收到错误类型错误:+不支持的操作数类型:“int”和“str”。以下是我的代码:numlist=input("Enteralistofnumberseparatedbycommas:")numlist=numlist.split(",")s=sum(numlist)l=len(numlist)m=float(s/l)print("mean:",m) 最佳答案 问题是当你从输入中读取时，你有一个字符串列表。你可以

使用带有负inf输入的tf.maximum如下:tf.maximum(-math.inf,-math.inf).eval()给出预期结果-inf但是，tf.reduce_max，在相同的输入上:tf.reduce_max([-math.inf,-math.inf]).eval()给出:-3.40282e+38，这是最小的float32。对于正无穷大输入，两个函数都会产生inf。这是错误吗？ 最佳答案 这原来是Eigen中的一个错误，它已经被修复并推送到TensorFlow。可以在此处跟踪问题:https://github.com/t

我将从3个简单的示例开始:pd.DataFrame([[True]]).sum()01dtype:int64pd.DataFrame([True]).sum()01dtype:int64pd.Series([True]).sum()1所有这些都符合预期。这是一个更复杂的例子。df=pd.DataFrame([['a','A',True],['a','B',False],['a','C',True],['b','A',True],['b','B',True],['b','C',False],],columns=list('XYZ'))df.Z.sum()4也符合预期。但是，如果我grou

什么是Python的等价物(Javascript):functionwordParts(currentPart,lastPart){returncurrentPart+lastPart;}word=['Che','mis','try'];console.log(word.reduce(wordParts))还有这个:varplaces=[{name:'NewYorkCity',state:'NewYork'},{name:'OklahomaCity',state:'Oklahoma'},{name:'Albany',state:'NewYork'},{name:'LongIsland'