In diesem Artikel wird Matrix in vorgestellt bei jeder Operation, die das Thema betrifft, mit einer programmatischen Demonstration. Die folgenden Hinweise werden in diesem Artikel behandelt:
- Matrix in Python
- NumPy-Paket für Matrizen in Python
- Multiplikation von Matrizen
- Transponieren einer Matrix
Dann fangen wir an,
Matrix in Python
Matrix ist nichts anderes als ein rechteckiges Array von Zahlen oder jede andere Form von Daten. Das Grundkonzept einer Matrix sollte klar sein, bevor Matrizen innerhalb der Grenzen der Programmiersprache Python bearbeitet werden. Die horizontale Anordnung der Daten sind Zeilen und die vertikale Anordnung sind Spalten. Die Größe beliebiger Matrizen oder mit anderen Worten die Anzahl der Elemente innerhalb einer Matrix ist (R) X (C), wobei R Zeilen und C Spalten sind. Python hat keinen eingebauten Typ für Matrizen, daher betrachten wir zwei oder mehr Listen zusammen als Matrix.
Lassen Sie uns nun einen Blick auf die Anzeige der Elemente einer Matrix und ihrer Funktionalität werfen. Betrachten Sie den unten abgebildeten Python-Code.
print ('nWELCOME TO EDUREKA! n') print ('Unten ist eine Matrixn') A = [[1,4,5,12], [-5,8,9,0] [-6,7,11, 19]] print ('A =', A) print ('nVersuch, die 2. Zeile zu drucken') print ('A [1] =', A [1]) print ('nVersuch, die 2. Zeile, 3. Element zu drucken ') print (' A [1] [2] = ', A [1] [2]) print (' nPriting last element of the 1st rown ') print (' A [0] [3] = ', A [ 0] [3]) column = [] für Zeile in A: column.append (row [2]) print ('n Nur die 3. Spalte anzeigen') print ('3rd column =', column) print ('n Thank Sie! Einen schönen Tag noch! ')Ausgabe
wie man von double nach int java konvertiert
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NumPy-Paket für Matrizen in Python
Unterschied zwischen Hash-Tabelle und Hash-Map
Numpy ist eine Python-Bibliothek, die wissenschaftliches Rechnen ermöglicht. Numpy kann Benutzern bei der Arbeit an mehrdimensionalen Arrays helfen.
/ Hinzufügen von Matrizen print ('nWELCOME TO EDUREKA! N') importiere numpy als np A = np.array ([[24,41], [35, -9]]) B = np.array ([[19, - 36], [37,68]]) C = A + B print ('Das Summieren einer Matrix mit Numpy ist einfacher') print (C) print ('nDanke!')Ausgabe
/.
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Multiplikation von Matrizen
Das Produkt aus zwei Matrizen wird unter Verwendung von Numpy-Bibliotheken gefunden, wie unten dargestellt.
// Importiere numpy als np A = np.array ([[7,1,3], [6, -2,0]]) B = np.array ([[2,3], [9,5], [4, -2]]) C = A. Punkt (B) drucken ('nDas Produkt zweier Matrizen ist n') drucken (C) drucken ('nDanke! N')Ausgabe
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Transponieren einer Matrix
Transponieren bezieht sich auf eine neu gebildete Matrix, deren Zeilen jetzt die Spalten und deren Spalten jetzt die Zeilen der Anfangsmatrix sind.
// Importiere numpy als np A = np.array ([[1,1], [2,1], [3, -3]]) print ('n Dies ist deine ursprüngliche Matrix') print (A) print ( 'Dies ist Ihre Transponierung') print (A.transpose ()) print ('Danke')Ausgabe
Verwendung der Split-Funktion in Python
Dies bringt uns zum Ende dieses Artikels.
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