我需要实现LU分解，然后将其与numpy中的$(function() {
$('#slides').slidesjs({
width: 800,
height: 400,
play: {
active: true,
auto: true,
interval: 500,
// within the play property, effect should be a string, i.e. "fade"
effect: "fade"
},
navigation: {
effect: "fade"
},
pagination: {
effect: "fade"
},
effect: {
fade: {
speed: 1000
}
}
});
});
函数进行比较。
代码中的函数（见下文）运行没有任何问题，但当我用它来解决矩阵时，我不断收到错误：
np.linalg.solve就行：
IndexError: list index out of range
以下是整个代码：
L[i][j] = (A2[i][j] - s2) / U[j][j]
有什么想法吗？谢谢！
答案 0 :(得分：0)
您的matrixMul方法不正确。试试这个：
matrixMul([[1, 0], [0, 1]], [[1, 0], [0, 1]])
这是两个身份矩阵相乘，并应返回[[1, 0], [0, 1]]。当我运行它时，它返回[[1, 0], []]。这意味着A2内lu只有一行，其余为空。因此，i == 1和j == 0时的索引错误。
失败的原因是TB是zip个对象。那些只能迭代一次，消耗迭代器。我实际上根本不认为你需要TB对象，只是迭代B的元素。
def matrixMul(A, B):
return [[sum(ea*eb for ea,eb in zip(a,b)) for b in B] for a in A]
返回所需的输出：
>>> matrixMul([[1, 0], [0, 1]], [[1, 0], [0, 1]])
>>> [[1, 0], [0, 1]]
编辑：
顺便说一下，您的解决方案还存在其他问题。你和NumPy的版本仍然不匹配。但是这里的解决方案将修复您的索引错误。