我想在不使用 numpy 的情况下制作一个 Class 但是出了点问题

Question

我正在努力适应如何使用Class，但我想我犯了一些错误。
我遇到的第一个错误是：
类型错误：init() 缺少 2 个必需的位置参数：'N' 和 'M'
如果我不能用随机整数制作一个矩阵，那么我就不能制作其他的...
所以我非常想解决这个问题...:( 请帮助我！

import random

从键入导入列表

class 麻木的： def init(self, N: int, M: int): ### 在这里编辑### self.N = N self.M = 米 # 用 randInt 制作矩阵 self.matrix = [[]] self.randInt() #################

def __str__(self):
    ### Edit Here ###
    return str(self.matrix)
    # print matrix
    #################

def randInt(self) -> List[List[int]]:
    ### Edit Here ###
    # make random int N * M matrix
    self.matrix = [[random.randint(0, 100) for row in range(self.N)] for column in range(self.M)]
    #################


def mean(self, axis: int) -> List[int]:
    ### Edit Here ###
    self.axis = axis
    if self.axis == 1:
        mean = []
        for j in range(self.M):
            s = 0
            for i in range(self.N):
                s += self.matrix[j][i]
            mean.append(s/self.M)
    elif self.axis == 0:
        mean = []
        for j in range(self.N):
            s = 0
            for i in range(self.M):
                s += self.matrix[i][j]
            mean.append(s/self.N)
    # calculate mean for each axis
    #################
    return mean

def argmax(self, axis: int) -> List[int]:
    ### Edit Here ###
    # find index of max value for each axis
    if axis == 1:
        index = []
        for i in range(len(self.matrix)):
            index.append(self.matrix[i].index(max(self.matrix[i])))
    elif axis == 0:
        matrix = [[row[i] for row in self.matrix] for i in range(len(self.matrix[0]))]
        index = []
        for i in range(len(matrix)):
            index.append(matrix[i].index(max(matrix[i])))

    #################
    return index

def concatenate(self, mat: List[List[int]], axis: int):
    ### Edit Here ###
    # concatenate mat to existing matrix
    if axis == 0 :
        return self.matrix + mat
    elif axis == 1:
        for i in range(self.M):
            self.matrix[i] = self.matrix[i] + mat[i]
        return self.matrix
    #################

def zeros(self, N: int, M: int) -> List[List[int]]:
    ### Edit Here ###
    # make N * M matrix with all zero values
    self.N = N
    self.M = M
    zeros = [([0]*self.N) for i in range(self.M)]
    #################
    return zeros

Answer 1

当您创建 Numpy class.

的实例时调用 __init__ 方法

因此，如果您的 __init__ 方法采用 2 个参数 N 和 M，您的最后一行应该是 print(Numpy(2,3)).

这也意味着您正在调用 randInt 方法两次：

创建对象时，在 init 方法中（Numpy() 应该替换为 self，否则您将在新的 Numpy 对象，你将有一个无限递归）。
然后当您在 print 语句中调用对象上的方法时。

此外，您的 randInt 方法需要 2 个参数 N 和 M，但您没有使用它们，因为您使用了 class 变量 self.N和 self.M 在你的方法中。

因此，为了解决您的问题，我建议您

将您的 print(Numpy().randInt(3,2)) 语句替换为 print(Numpy(3,2))
将行 self.matrix = Numpy().randInt(self.N, self.M) 替换为 self.matrix = self.randInt()
修改您的 randInt 函数以删除您不使用的 2 个参数：def randInt(self) -> List[List[int]]:

Answer 2

我会做：

import random
from typing import List

class Matrix:
    def __init__(self, N: int, M: int):
        ### Edit Here ###
        self.N = N
        self.M = M
        # make matrix with randInt
        self.matrix = [[]]
        self.rand_int()
        #################

    def __str__(self):
        ### Edit Here ###
       return str(self.matrix)
        # print matrix
        #################

    def rand_int(self) -> List[List[int]]:
        ### Edit Here ###

        # make random int N * M matrix
        self.matrix = [[random.randint(0, 100) for row in range(self.N)] for column in range(self.M)]
        #################


    def mean(self, axis: int) -> List[int]:
        ### Edit Here ###
        if self.axis == 0:
            mean = []
            for j in range(self.M):
                s = 0
                for i in range(self.N):
                    s += self.matrix[0][i]
                mean.append(s/self.M)
        elif self.axis == 1:
            mean = []
            for j in range(self.N):
                s = 0
                for i in range(self.M):
                    s += self.matrix[0][i]
                mean.append(s/self.N)
        # calculate mean for each axis
        #################
        return mean

    def argmax(self, axis: int) -> List[int]:
        ### Edit Here ###
        # find index of max value for each axis
        x = self.axis
        index = max(range(len(x)), key=lambda i: x[i])
        #################
        return index

    def concatenate(self, mat: List[List[int]], axis: int):
        ### Edit Here ###
        # concatenate mat to existing matrix
        if axis == 0 :
            return self.matrix + mat
        elif axis == 1:
            for i in range(self.M):
                self.matrix[i] = self.matrix[i] + mat[i]
            return self.matrix
        #################

    def zeros(self, N: int, M: int) -> List[List[int]]:
        ### Edit Here ###
        # make N * M matrix with all zero values
        zeros = [([0]*self.M) for i in range(self.N)]
        #################

        return zeros

print(Matrix(3,2))

请注意，此代码中有一些非 pythonic 方式。例如，对于 zeros 和 randint，我最好做工厂，这将导致：

import random

class Matrix:
    def __init__(self, matrix=None):
        self.matrix = matrix
    @property
    def n(self):
        return len(self.matrix)

    @property
    def m(self):
        if len(self.matrix) > 0:
            return len(self.matrix[0])
        else:
            return 0


    def __str__(self):
       return str(self.matrix)

    @classmethod
    def rand_int(cls, the_n, the_m):
        my_matrix = cls()
        my_matrix.matrix = [[random.randint(0, 100) for row in range(the_n)] for column in range(the_m)]
        return my_matrix

    @classmethod
    def zeros(cls, the_n, the_m):
        my_matrix = cls()
        my_matrix.matrix = [([0]*the_m) for i in range(the_n)]
        return my_matrix

print(Matrix())
print(Matrix.zeros(3,2))
print(Matrix.rand_int(3,2))
print(Matrix.rand_int(3,2).n)
print(Matrix.rand_int(3,2).m)

这导致

None
[[0, 0], [0, 0], [0, 0]]
[[31, 32, 62], [99, 89, 85]]
2
3

我想在不使用 numpy 的情况下制作一个 Class 但是出了点问题

I want to make a Class without using numpy but there's something wrong

python

arrays

oop

numpy

class