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python矩阵运算

python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包。 计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。 3>>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]]) >>> a1 matrix([[1, 1], [2, 3], [4, 2]]) 计算每一列、行的和 >>>a2=a1.sum(a...

去下载numpy包,然后矩阵就可以随便算啦 好好学一下,很方便很方便

1.numpy的导入和使用 data1=mat(zeros(( ))) #创建一个3*3的零矩阵,矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3) data2=mat(ones(( ))) #创建一个2*4的1矩阵,默认是浮点型的数据,如果需要时int类型,可以使用dtype=int data3=mat(random.ran...

output = []nrow = len(mat)ncol = len(mat[0])for i in range(ncol): output.append(sum([mat[x][i] for x in range(nrow)]))print output

np.shape(np.ones(3))Out[59]: (3,)np.shape(np.ones(3).reshape((3,1)))Out[62]: (3, 1)

这个是Python官方的中文教程 有最新的3.4.3版本的 也可以选择中英对照 基本的东西都讲述的差不多了 如果想了解更多库或模块 知乎上大神很多 随便找一找都能找到很多有用的建议 但是建议不要初期就看过多虚的比较和互撕神马的 官方的IDLE用好了之...

你得先安装numpy库,矩阵(ndarray)的shape属性可以获取矩阵的形状(例如二维数组的行列),获取的结果是一个元组,因此相关代码如下: import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行和列数print x.shape ...

需要使用numpy库: Python2.7之后是自动安装的; 矩阵运算例子: from numpy import *a = array([(1,2),(3,4)])b = array([(4,3),(2,1)])a.shape,b.shapea + b

用numpy库(你得自己安装这个库,科学计算经常用得着) 矩阵运算大大简化 from numpy import *a = array([(1,2),(3,4)])b = array([(4,3),(2,1)])a + b

import numpya = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])print a.shape矩阵有一个shape属性,是一个(行,列)形式的元组

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