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TypeError: type (s) d'opérande non pris en charge pour -: 'liste' et 'liste'

J'essaie d'implémenter le Naive Gauss et d'obtenir l'erreur de type d'opérande non pris en charge lors de l'exécution. Sortie:

  execfile(filename, namespace)
  File "/media/zax/MYLINUXLIVE/A0N-.py", line 26, in <module>
    print Naive_Gauss([[2,3],[4,5]],[[6],[7]])
  File "/media/zax/MYLINUXLIVE/A0N-.py", line 20, in Naive_Gauss
    b[row] = b[row]-xmult*b[column]
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'list'
>>>

C'est le code

def Naive_Gauss(Array,b):
    n = len(Array)

    for column in xrange(n-1):
        for row in xrange(column+1, n):
            xmult = Array[row][column] / Array[column][column]
            Array[row][column] = xmult
            #print Array[row][col]
            for col in xrange(0, n):
                Array[row][col] = Array[row][col] - xmult*Array[column][col]
            b[row] = b[row]-xmult*b[column]


    print Array
    print b

print Naive_Gauss([[2,3],[4,5]],[[6],[7]])
pythonpython-2.7listtypeerroroperands
14
Iliass

Vous ne pouvez pas soustraire une liste d'une liste.

>>> [3, 7] - [1, 2]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'list'

Un moyen simple de le faire est d'utiliser numpy :

>>> import numpy as np
>>> np.array([3, 7]) - np.array([1, 2])
array([2, 5])

Vous pouvez également utiliser la compréhension de liste, mais cela nécessitera de changer le code dans la fonction:

>>> [a - b for a, b in Zip([3, 7], [1, 2])]
[2, 5]

>>> import numpy as np
>>>
>>> def Naive_Gauss(Array,b):
...     n = len(Array)
...     for column in xrange(n-1):
...         for row in xrange(column+1, n):
...             xmult = Array[row][column] / Array[column][column]
...             Array[row][column] = xmult
...             #print Array[row][col]
...             for col in xrange(0, n):
...                 Array[row][col] = Array[row][col] - xmult*Array[column][col]
...             b[row] = b[row]-xmult*b[column]
...     print Array
...     print b
...     return Array, b  # <--- Without this, the function will return `None`.
...
>>> print Naive_Gauss(np.array([[2,3],[4,5]]),
...                   np.array([[6],[7]]))
[[ 2  3]
 [-2 -1]]
[[ 6]
 [-5]]
(array([[ 2,  3],
       [-2, -1]]), array([[ 6],
       [-5]]))
22
falsetru

Utiliser Set en Python

>>> a = [2,4]
>>> b = [1,4,3]
>>> set(a) - set(b)
set([2])
8
Harsh Kothari