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[已解决]Numpy20

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发表于 2023-8-23 18:48:23 | 显示全部楼层 |阅读模式

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求解,我的答案难道没有跟着题目要求走吗?

系统反馈的错误原因:
Incorrect. Having multiplied a1 * a2, you need only slice the last column (which results in a np.array of dimension 1 x 2 (rather than 2 x 1 as expected).
最佳答案
2023-8-23 19:29:07
根据系统的错误反馈,问题在于求解结果的维度不符合预期。题目要求是获取最大子段和的值,而不是获取整个矩阵乘法的结果。

以下是一个使用 numpy 解决最大子段和问题的示例代码:
import numpy as np

def max_subarray_sum(a, k):
    n = len(a)
    prefix_sum = np.zeros(n+1)
    
    for i in range(1, n+1):
        prefix_sum[ i] = prefix_sum[i-1] + a[i-1]
        
    max_sum = float('-inf')
    for i in range(k, n+1):
        max_sum = max(max_sum, prefix_sum[ i] - prefix_sum[i-k])
        
    return max_sum


# 示例输入
T = 3
test_cases = [
    [2, -1, 3],
    [-1000, 3, 2, -1000, 9, 8, -1000, 5],
    [-1, -1]
]

# 针对每个测试用例计算最大子段和
for case in test_cases:
    ans = max_subarray_sum(case, 2)
    print(ans)

这段代码中,max_subarray_sum 函数接受一个序列 a 和子段长度 k,通过计算前缀和数组来求解最大子段和。最后,我们针对每个测试用例调用该函数,并输出结果。

请注意,这只是一个示例代码,并不能保证完全符合您的题目要求。如果仍然不能得到正确结果,请提供更具体的代码和输入数据,我将尽力帮助您找到问题所在。
如果问题已经解决,请设置最佳答案
截屏2023-08-23 下午8.18.06.png
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发表于 2023-8-23 18:49:02 | 显示全部楼层
根据错误提示,问题可能出在对矩阵进行乘法运算后,获取最后一列时维度不正确导致的。如果您可以提供代码的话,我可以帮助您检查具体是哪一部分出现了问题,并提供修正建议。

另外,请确保按照题目要求对两个矩阵进行乘法运算,并正确提取最后一列。您可以使用numpy.dot()函数进行矩阵乘法运算,然后使用切片操作获取最后一列。

例如,假设您有两个矩阵 a1a2,可以按照以下方式进行乘法运算和获取最后一列:
import numpy as np

# 假设 a1 和 a2 是正确维度的矩阵
result = np.dot(a1, a2)
last_column = result[:, -1]  # 获取最后一列

print(last_column)

请注意,在实际应用中,确保 a1a2 的尺寸和数据类型符合乘法运算的要求。另外,确保结果得到的 last_column 是一个 2x1 维度的 numpy 数组。

希望这些信息对您有帮助!如有更多问题,请随时提问。
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发表于 2023-8-23 18:49:26 | 显示全部楼层
根据系统反馈的错误原因,你需要对 a1 和 a2 进行矩阵乘法操作,然后只选择最后一列。结果应该是一个 1 x 2 的 np.array,而不是预期的 2 x 1。

你可以使用 numpy 的 dot 函数来进行矩阵乘法操作,然后使用切片操作选择最后一列。下面是一个示例代码:
import numpy as np

a1 = np.array([[1, 2, 3],
               [4, 5, 6]])

a2 = np.array([[7],
               [8],
               [9]])

result = np.dot(a1, a2)[:, -1]

print(result)

这段代码会输出最后一列的结果。确保 a1 和 a2 的维度是正确的,并且可以进行矩阵乘法操作。
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发表于 2023-8-23 19:29:07 | 显示全部楼层    本楼为最佳答案   
根据系统的错误反馈,问题在于求解结果的维度不符合预期。题目要求是获取最大子段和的值,而不是获取整个矩阵乘法的结果。

以下是一个使用 numpy 解决最大子段和问题的示例代码:
import numpy as np

def max_subarray_sum(a, k):
    n = len(a)
    prefix_sum = np.zeros(n+1)
    
    for i in range(1, n+1):
        prefix_sum[ i] = prefix_sum[i-1] + a[i-1]
        
    max_sum = float('-inf')
    for i in range(k, n+1):
        max_sum = max(max_sum, prefix_sum[ i] - prefix_sum[i-k])
        
    return max_sum


# 示例输入
T = 3
test_cases = [
    [2, -1, 3],
    [-1000, 3, 2, -1000, 9, 8, -1000, 5],
    [-1, -1]
]

# 针对每个测试用例计算最大子段和
for case in test_cases:
    ans = max_subarray_sum(case, 2)
    print(ans)

这段代码中,max_subarray_sum 函数接受一个序列 a 和子段长度 k,通过计算前缀和数组来求解最大子段和。最后,我们针对每个测试用例调用该函数,并输出结果。

请注意,这只是一个示例代码,并不能保证完全符合您的题目要求。如果仍然不能得到正确结果,请提供更具体的代码和输入数据,我将尽力帮助您找到问题所在。
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