『壹』 python怎麼輸入一個由1和0組成的4×5矩陣
arr=[[a for _ in range(y)] for _ in range(x)]
x參數控制行數y參數控制列 a表示每行每列元素的初始值
如四行五列全為1參數分別為x=4y=5 a= 1，如果要隨機生成1或者0
修改a為random.randint(0,1)
『貳』 python 怎麼實現矩陣運算
1.numpy的導入和使用
data1=mat(zeros((
)))
#創建一個3*3的零矩陣，矩陣這里zeros函數的參數是一個tuple類型(3,3)
data2=mat(ones((
)))
#創建一個2*4的1矩陣，默認是浮點型的數據，如果需要時int類型，可以使用dtype=int
data3=mat(random.rand(
))
#這里的random模塊使用的是numpy中的random模塊，random.rand(2,2)創建的是一個二維數組，需要將其轉換成#matrix
data4=mat(random.randint(
10
,size=(
)))
#生成一個3*3的0-10之間的隨機整數矩陣，如果需要指定下界則可以多加一個參數
data5=mat(random.randint(
,size=(
))
#產生一個2-8之間的隨機整數矩陣
data6=mat(eye(
,dtype=
int
))
#產生一個2*2的對角矩陣
a1=[
]; a2=mat(diag(a1))
#生成一個對角線為1、2、3的對角矩陣
『叄』 稠密矩陣怎麼轉成稀疏矩陣 python
需求:
你需要轉置一個二維數組,將行列互換.
討論:
你需要確保該數組的行列數都是相同的.比如:
arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7,8, 9], [10, 11, 12]]
列表遞推式提供了一個簡便的矩陣轉置的方法:
print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))]
[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11],[3, 6, 9, 12]]
另一個更快和高級一些的方法,可以使用zip函數:
print map(list,
zip(*arr))
本節提供了關於矩陣轉置的兩個方法,一個比較清晰簡單,另一個比較快速但有些隱晦.
有時候,數據到來的時候使用錯誤的方式,比如,你使用微軟的ADO介面訪問資料庫,由於Python和MS在語言實現上的差別.
Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名稱不同.本節給的出的方法就是這個問題常見的解決方案,一個更清晰,一個更快速.
在列表遞推式版本中,內層遞推式表示選則什麼(行),外層遞推式表示選擇者(列).這個過程完成後就實現了轉置.
在zip版本中,我們使用*arr語法將一維數組傳遞給zip做為參數,接著,zip返回一個元組做為結果.然後我們對每一個元組使用list方法,產生了列表的列表(即矩陣).因為我們沒有直接將zip的結果表示為list,
所以我們可以我們可以使用itertools.izip來稍微的提高效率(因為izip並沒有將數據在內存中組織為列表).
import itertools
print map(list,
itertools.izip(*arr))
但是,在特定的情況下,上面的方法對效率的微弱提升不能彌補對復雜度的增加.
關於*args和**kwds語法:
*args(實際上,*號後面跟著變數名)語法在Python中表示傳遞任意的位置變數,當你使用這個語法的時候(比如,你在定義函數時使用),Python將這個變數和一個元組綁定,並保留所有的位置信息,
而不是具體的變數.當你使用這個方法傳遞參數時,變數可以是任意的可迭代對象(其實可以是任何錶達式,只要返回值是迭代器).
**kwds語法在Python中用於接收命名參數.當你用這個方式傳遞參數時,Python將變數和一個dict綁定,保留所有命名參數,而不是具體的變數值.當你傳遞參數時,變數必須是dict類型(或者是返回值為dict類型的表達式).
如果你要轉置很大的數組,使用Numeric Python或其它第三方包,它們定義了很多方法,足夠讓你頭暈的.
相關說明:
zip(...)
zip(seq1 [,
seq2 [...]]) -> [(seq1[0], seq2[0] ...),
(...)]
Return a
list of tuples, where each tuple contains the i-th element
from each of
the argument sequences. The returned list is truncated
in length to
the length of the shortest argument sequence.
如果解決了您的問題請採納！
如果未解決請繼續追問
『肆』 python怎麼實現矩陣的除法
Python實現矩陣的除法可以通過NumPy庫來實現。
詳細解釋如下：
一、使用NumPy庫進行矩陣除法
NumPy是Python中用於數值計算的庫，它提供了多種數學函數和矩陣運算功能。在Python中進行矩陣除法，最直觀的方式就是使用NumPy庫。
1. 導入NumPy庫：
在Python程序中，首先需要導入NumPy庫，以便使用其提供的矩陣操作功能。
2. 創建矩陣：
使用NumPy的`array`函數或者`matrix`函數創建矩陣。
3. 進行矩陣除法運算：
NumPy中並沒有直接的除法運算符對應矩陣除法，但可以通過矩陣乘法實現。例如，若要實現矩陣A除以矩陣B，可以轉換為求解矩陣A乘以矩陣B的逆。這可以通過`np.dot)`來實現。
示例代碼：
python
import numpy as np
# 創建兩個矩陣A和B
A = np.array
B = np.array
# 判斷B是否可逆
if np.linalg.det != 0:
# 計算矩陣除法，即A乘以B的逆
result = np.dot)
else:
二、注意事項
在進行矩陣除法時，必須確保除數矩陣是可逆的，否則無法進行除法運算。這是因為矩陣除法不同於普通的數除，它需要用到矩陣的逆，而只有方陣才有逆矩陣，並且這個方陣必須是滿秩的。在實際應用中，應確保參與運算的矩陣滿足這些條件。