qiskit_noise_learning.math.IndexedVector
class qiskit_noise_learning.math.IndexedVector
任意のインデックス（または軸ラベル）を持つ浮動小数点型のデータを含むベクトル。
__init__
__init__(*args, **kwargs)
方法
コラム「 1 」 | コラム「 2 」 |
|---|---|
__init__(*args, **kwargs) | |
add(その他) | self と other の和となる新しいインデックス付きベクトルを返します。 |
clear() | |
copy() | |
fromkeys(反復可能[, value]) | iterable からキーを取得し、値を value に設定した新しい辞書を作成します。 |
get(キー[, default]) | key が辞書に含まれている場合は key の値を返し、そうでない場合は default を返します。 |
items() | |
keys() | |
mul(const) | self に定数を乗算して、新しいインデックス付きベクトルを返します。 |
pop(k[,d]) | キーが見つからない場合、指定されていればデフォルト値を返します。そうでない場合は、 KeyError 例外を発生させます。 |
popitem() | (キー、値)のペアを取り出し、2-タプルとして返す。 |
setdefault(キー[, default]) | キーが辞書に含まれていない場合、値「default」を持つキーを挿入します。 |
update([E,]**F) | E が存在し、.keys() メソッドを持つ場合は、次のように処理されます：for k in E.keys (): D[k] = E[k] E が存在するが.keys() メソッドを持たない場合は、次のように処理されます：for k, v in E: D[k] = v いずれの場合も、その後に次のように処理されます：for k in F: D[k] = F[k] |
values() |
add
add(other: Self) → Self
self と other の和となる新しいインデックス付きベクトルを返します。
mul
mul(const: float) → Self
self に定数を乗算して、新しいインデックス付きベクトルを返します。
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