pythonmultiply

1. python里怎么样用二进制来做乘法

下面是代码，N是全局变量，表示二进制整数有多少位，默认是32，你可以改成其他的。
这个代码没有考虑溢出问题，而且仅用于无符号整数。

N = 32 #the number of bits for an integer

def int2b(n, bit=N):
return [(n >> i) & 1 for i in range(bit)[::-1]]

def b_add(l1, l2, bit=N):
result = [0]*N
carry = 0
for i in range(N)[::-1]:
half_sum = l1[i] ^ l2[i]
b_sum = (half_sum ^ carry)
half_carry = (l1[i] & l2[i])
carry = (carry & half_sum) | half_carry
result[i] = b_sum
# print half_sum,b_sum,carry,result
return result

def b_multiply(l1, l2, bit=N):
result = [0]*N
for i in range(N):
if l2[i]:
result = b_add(result[:],l1[N-i-1:]+[0]*(N-i-1))
return result

def b2int(l, bit=N):
result = 0
for i in range(bit):
if l[i]:
result += (l[i]<<(N-i-1))
return result

def main(x, y):
print b2int(b_multiply(int2b(x), int2b(y)))

if __name__ == '__main__':
main(5,7)

2. Python 调试时出现 TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'str' 是什么原因呢

print (int(x)*int(y))
3.0以上版本input 返回值的类型是字符串 需用要用int转换为整数

3. Python 源程序编码注意事项

默认情况下，Python 源文件是 UTF-8 编码。在此编码下，全世界大多数语言的字符可以同时用在字符串、标识符和注释中 — 尽管 Python 标准库仅使用 ASCII 字符作为标识符，这只是任何可移植代码应该遵守的约定。如果要正确的显示所有的字符，你的编辑器必须能识别出文件是 UTF-8 编码，并且它使用的字体能支持文件中所有的字符。
你也可以为源文件制定不同的字符编码。为此，在 #! 行（首行）后插入至少一行特殊的注释行来定义源文件的编码:
# -*- coding: encoding -*-
通过此声明，源文件中所有的东西都会被当作用 encoding 指代的 UTF-8 编码对待。在 Python 库参考手册 codecs 一节中你可以找到一张可用的编码列表。
例如，如果你的编辑器不支持 UTF-8 编码的文件，但支持像 Windows-1252 的其他一些编码，你可以定义:
# -*- coding: cp-1252 -*-
这样就可以在源文件中使用 Windows-1252 字符集中的所有字符了。这个特殊的编码注释必须在文件中的 第一或第二 行定义。

4. Python实现输出1*2*3*4*5......100的和

究竟是和还是积呢？如果是积的话，我们设计的代码如下，有注释

multi_num=1#乘法结果初始化
foriinrange(1,101):
multi_num*=i#依次相乘

#打印结果
print('Theresultof1*2*3*4...*100is%e'%multi_num)

执行后，结果如下：

C:。。。

Theresultof1*2*3*4...*100is9.332622e+157

Processfinishedwithexitcode0

5. Python小白求教，怎样从这个列表中提取元素

因为你的“orderStrategyVOS”是一个列表类型的，所以你需要通过下标来访问，或者对应的列表项后才能获取“trigger_side”
所以，正确的写法是：trigger_side=result_win_loss_info["orderStrategyVOS"][0]["trigger_side"]

6. python中稀疏矩阵的怎么用numpy处理

NumPy是一个关于矩阵运算的库，熟悉Matlab的都应该清楚，这个库就是让python能够进行矩阵话的操作，而不用去写循环操作。
下面对numpy中的操作进行总结。
numpy包含两种基本的数据类型：数组和矩阵。
数组(Arrays)
>>> from numpy import *>>> a1=array([1,1,1]) #定义一个数组>>> a2=array([2,2,2])>>> a1+a2 #对于元素相加array([3, 3, 3])>>> a1*2 #乘一个数array([2, 2, 2])##>>> a1=array([1,2,3])>>> a1
array([1, 2, 3])>>> a1**3 #表示对数组中的每个数做平方array([ 1, 8, 27])##取值，注意的是它是以0为开始坐标，不matlab不同>>> a1[1]2##定义多维数组>>> a3=array([[1,2,3],[4,5,6]])>>> a3
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])>>> a3[0] #取出第一行的数据array([1, 2, 3])>>> a3[0,0] #第一行第一个数据1>>> a3[0][0] #也可用这种方式1##数组点乘，相当于matlab点乘操作>>> a1=array([1,2,3])>>> a2=array([4,5,6])>>> a1*a2
array([ 4, 10, 18])

Numpy有许多的创建数组的函数：
import numpy as np

a = np.zeros((2,2)) # Create an array of all zerosprint a # Prints "[[ 0. 0.]
# [ 0. 0.]]"b = np.ones((1,2)) # Create an array of all onesprint b # Prints "[[ 1. 1.]]"c = np.full((2,2), 7) # Create a constant arrayprint c # Prints "[[ 7. 7.]
# [ 7. 7.]]"d = np.eye(2) # Create a 2x2 identity matrixprint d # Prints "[[ 1. 0.]
# [ 0. 1.]]"e = np.random.random((2,2)) # Create an array filled with random valuesprint e # Might print "[[ 0.91940167 0.08143941]
# [ 0.68744134 0.87236687]]"

数组索引(Array indexing)
矩阵
矩阵的操作与Matlab语言有很多的相关性。
#创建矩阵
>>> m=mat([1,2,3])
>>> m
matrix([[1, 2, 3]])

#取值
>>> m[0] #取一行
matrix([[1, 2, 3]])
>>> m[0,1] #第一行，第2个数据2>>> m[0][1] #注意不能像数组那样取值了
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py", line 305, in __getitem__
out = N.ndarray.__getitem__(self, index)
IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1#将Python的列表转换成NumPy的矩阵
>>> list=[1,2,3]
>>> mat(list)
matrix([[1, 2, 3]])

#矩阵相乘
>>> m1=mat([1,2,3]) #1行3列
>>> m2=mat([4,5,6])
>>> m1*m2.T #注意左列与右行相等 m2.T为转置操作
matrix([[32]])
>>> multiply(m1,m2) #执行点乘操作，要使用函数，特别注意
matrix([[ 4, 10, 18]])

#排序
>>> m=mat([[2,5,1],[4,6,2]]) #创建2行3列矩阵
>>> m
matrix([[2, 5, 1],
[4, 6, 2]])
>>> m.sort() #对每一行进行排序
>>> m
matrix([[1, 2, 5],
[2, 4, 6]])

>>> m.shape #获得矩阵的行列数
(2, 3)
>>> m.shape[0] #获得矩阵的行数2>>> m.shape[1] #获得矩阵的列数3#索引取值
>>> m[1,:] #取得第一行的所有元素
matrix([[2, 4, 6]])
>>> m[1,0:1] #第一行第0个元素，注意左闭右开
matrix([[2]])
>>> m[1,0:3]
matrix([[2, 4, 6]])
>>> m[1,0:2]
matrix([[2, 4]])35363738394

扩展矩阵函数tile()
例如，要计算[0,0,0]到一个多维矩阵中每个点的距离，则要将[0,0,0]进行扩展。
tile(inX, (i,j)) ;i是扩展个数，j是扩展长度
实例如下：
>>>x=mat([0,0,0])
>>> x
matrix([[0, 0, 0]])
>>> tile(x,(3,1)) #即将x扩展3个，j=1,表示其列数不变
matrix([[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])
>>> tile(x,(2,2)) #x扩展2次，j=2,横向扩展
matrix([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0]])1234567891011121314

7. python中的multiply函数怎么用

numpy.multiply
numpy.multiply(x1, x2[, out]) = <ufunc 'multiply'>
Multiply arguments element-wise.

Parameters:
x1, x2 : array_like

Input arrays to be multiplied.

Returns:
y : ndarray

The proct of x1 and x2, element-wise. Returns a scalar if
both x1 and x2 are scalars.

Notes

Equivalent to x1 * x2 in terms of array broadcasting.

Examples

>>>
>>> np.multiply(2.0, 4.0)
8.0

>>>
>>> x1 = np.arange(9.0).reshape((3, 3))
>>> x2 = np.arange(3.0)
>>> np.multiply(x1, x2)
array([[ 0., 1., 4.],
[ 0., 4., 10.],
[ 0., 7., 16.]])

8. python实现图片变亮或者变暗的方法

python实现图片变亮或者变暗的方法
这篇文章主要介绍了python实现图片变亮或者变暗的方法,涉及Python中Image模块操作图片的相关技巧,分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：
import Image
# open an image file (.jpg or.png) you have in the working folder
im1 = Image.open("angelababy.jpg")
# multiply each pixel by 0.9 (makes the image darker)
# works best with .jpg and .png files, darker < 1.0 < lighter
# (.bmp and .gif files give goofy results)
# note that lambda is akin to a one-line function
im2 = im1.point(lambda p: p * 0.5)
# brings up the modified image in a viewer, simply saves the image as
# a bitmap to a temporary file and calls viewer associated with .bmp
# make certain you have associated an image viewer with this file type
im2.show()
# save modified image to working folder as Audi2.jpg
im2.save("angelababy2.jpg")

运行效果如下所示：

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

9. python编程测试中出现can't multiply sequence by non-int of type 'float'是什么原因有什么解决办法

类型错误,检查操作数类型吧,你没有给出错误的代码,不好判定.

例如
print( '1' * 3.5 )

就会出现
can't multiply sequence by non-int of type 'float'
原因是字符串的乘法只支持int类型(3.5个字符串是神马东东)
这个是数据约束抛出的错误

10. 一个关于Python乘法的问题，为什么老是出错，要怎么才可以正确

因为你的input里面的输入的值没有规定输入的类型，应该规定好a为int类型 大概这么写int（input（“a：”））

望采纳