如何使用python表示矩陣

使用python表示矩陣的方法：

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使用“import numpy”語(yǔ)句導(dǎo)入numpy包。用numpy包的array函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)二維數(shù)組，這個(gè)二維數(shù)組就表示矩陣

示例代碼如下：

執(zhí)行結(jié)果如下：

python中怎么將一個(gè)數(shù)據(jù)集中的每條數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的矩陣？

python的一個(gè)很重要的包是numpy包，這個(gè)包可以很方便的做數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算。numpy中有很多方法，array,matrix，對(duì)于數(shù)據(jù)集的每一條數(shù)據(jù)，可以通過(guò)matrix函數(shù)來(lái)將其轉(zhuǎn)換為矩陣形式，并且還有reshape方法，可以調(diào)整矩陣的行和列。

python中怎樣將列表轉(zhuǎn)成矩陣

你可以用scipy包的misc.imsave函數(shù)，下面是示例代碼隨機(jī)生成一個(gè)600X800X3的矩陣，然后寫(xiě)入圖片import numpy as npfrom scipy.misc import imsavex = np.random.random((600,800,3))imsave('meelo.jpg', x)

python怎么將數(shù)組轉(zhuǎn)換為矩陣

python將數(shù)組轉(zhuǎn)換為矩陣，方法如下：

數(shù)組轉(zhuǎn)換矩陣：?

A ＝ mat（s［］）

Python的定義：

Python是一種面向?qū)ο?、直譯式計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，Python語(yǔ)法簡(jiǎn)捷而清晰，具有豐富和強(qiáng)大的類(lèi)庫(kù)。

它常被為膠水語(yǔ)言，它能夠很輕松的把用其他語(yǔ)言制作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯(lián)結(jié)在一起。常見(jiàn)的一種應(yīng)用情形是，使用python快速生成程序的原型（有時(shí)甚至是程序的最終界面），然后對(duì)其中有特別要求的部分，用更合適的語(yǔ)言改寫(xiě)。比如3D游戲中的圖形渲染模塊，速度要求非常高，就可以用C++重寫(xiě)。

python:定義函數(shù),輸入一個(gè)m維數(shù)組X和一個(gè)整數(shù)n,輸出一個(gè)n*m的矩陣M,其中 M[i] [j]=

#?Python3.6

import?numpy?as?np

while?True:

x?=?input("輸入一個(gè)m維數(shù)組,元素以空格分開(kāi)：")

try:

#?split?input

x?=?x.split()

s?=?[]

#?iterate:str--int

for?i?in?x:

s.append(int(i))

x?=?s

break

except:

print("輸入有錯(cuò)，請(qǐng)重新輸入。")

while?True:

n?=?input("整數(shù)n：")

try:

n?=?int(n)

break

except:

print("輸入有錯(cuò)，請(qǐng)重新輸入。")

#?map?object?--list?object

lst?=?[i?for?i?in?x]

#?list?object?--numpy.array?object

mtrx?=?np.array(lst)

#?copy?the?1st?line?of?matrix?as?a?template

mtrx_1?=?np.copy(mtrx)

k?=?len(mtrx)

#?reshape?(k,)?to?(1,k)?for?concatenate

mtrx?=?np.reshape(mtrx,?(1,?k))

#?calculate?left?lines

for?i?in?range(1,?n):

tmp?=?np.power(mtrx_1,?i+1)

tmp?=?np.reshape(tmp,?(1,?k))

mtrx?=?np.concatenate((mtrx,?tmp),?axis=0)

print(mtrx)

python numpy 兩個(gè)矩陣每個(gè)元素求并集，并返回一個(gè)與這兩個(gè)矩陣大小相同的矩陣

直接兩個(gè)矩陣相加就可以了

兩個(gè)矩陣相加即是對(duì)應(yīng)位置的相加，而Python中的True、False值相加時(shí)是相當(dāng)于1和0的，np中加之后又要保持原來(lái)的數(shù)據(jù)類(lèi)型，所以1+1=2也會(huì)變成True

import?numpy?as?np

a?=?np.array([[True,?True],?[False,?False]])

b?=?np.array([[True,?False],?[True,?False]])

a

array([[?True,??True],

[False,?False]],?dtype=bool)

b

array([[?True,?False],

[?True,?False]],?dtype=bool)

a?+?b

array([[?True,??True],

[?True,?False]],?dtype=bool)

True?+?False

1

True?+?True

2

False?+?False

bool(1)

True

bool(2)

True

bool(0)

False

本文標(biāo)題：python函數(shù)返回矩陣,python函數(shù)返回函數(shù)
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