Как уже упоминалось, установка ширины (или какого-либо другого свойства, связанного с положением) встроенного элемента приведет к тому, что браузер отобразит элемент как элемент блока.
Вы можете явно объявить подобное поведение с помощью свойства CSS display
. Наиболее распространенными параметрами являются display: inline
(по умолчанию), display: block
и display: none
. Полная ссылка для свойства display
доступна здесь .
Однако следует отметить, что спецификация HTML 4.01 препятствует использованию " переопределяя обычную интерпретацию HTML-элементов »:
Таблицы стилей предоставляют средства для указания визуализации произвольных элементов, в том числе, является ли элемент визуализирован как блок или встроенный. В некоторых случаях, таких как встроенный стиль для элементов списка, это может быть уместным, но, вообще говоря, авторам не рекомендуется переопределять обычную интерпретацию HTML-элементов таким образом.
blockquote>
Тем не менее, вы собираетесь преобразовать список в массив для выполнения np.diag
над ним. Итак, надеюсь, что вы можете сделать то же, что вы упомянули в посте, как показано ниже:
import numpy as np
k=np.array([[6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5],[11,12,13,14,15],[6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5]])
print(k)
>>array([[ 6, 7, 8, 9, 10],
[ 1, 2, 3, 4, 5],
[11, 12, 13, 14, 15],
[ 6, 7, 8, 9, 10],
[ 1, 2, 3, 4, 5]])
np.diag(k)
>>array([ 6, 2, 13, 9, 5])
sum(np.diag(k))
>>35
Вы можете обратиться к asarray () метод. Но это снова эквивалентно выполнению вышеизложенного.