Kõik, mida peate teadma Pythoni maatriksi kohta

Selles artiklis tutvustatakse teile Pythoni maatriksit kõigi teemaga seotud toimingutega programmilise demonstratsiooniga.

See artikkel tutvustab teile Matrixit iga teemat puudutava toiminguga koos programmilise demonstratsiooniga. Järgmisi näpunäiteid käsitletakse selles artiklis,

Alustagem siis





Maatriks Pythonis

Maatriks pole midagi muud kui ristkülikukujuline arvude massiiv või mis tahes muu vorm. Maatriksi põhimõiste peaks olema selge enne maatriksitel töötamist Pythoni programmeerimiskeele piirides. Andmete horisontaalne paigutus on rida ja vertikaalne veerg. Mis tahes maatriksite suurus või teisisõnu on maatriksi sees olevate elementide arv (R) X (C), kus R on read ja C, veerud. Pythonil pole maatriksite jaoks sisseehitatud tüüpi, seega käsitleme maatriksina kahte või enamat loendit.



Vaatame nüüd maatriksi elemente ja selle funktsionaalsust. Mõelge allpool illustreeritud pythoni koodile.

java programm fibonacci seeria jaoks
print ('nWELCOME TO EDUREKA! n') print ('Allpool on Matrixn') A = [[1,4,5,12], [-5,8,9,0] [-6,7,11, 19]] print ('A =', A) print ('n 2. katse trükkida') print ('A [1] =', A [1]) print ('n 2. rida, 3. elemendi printimine ') print (' A [1] [2] = ', A [1] [2]) print (' nPriting 1. rea viimane element ') print (' A [0] [3] = ', A [ 0] [3]) veerg = [] reale A-s: column.append (rida [2]) print ('n Ainult 3. veeru kuvaminen') print ('3rd column =', veerg) print ('n Täname sina! Ilusat päeva! ')

Väljund

Väljund - maatriks Pythonis - EdurekaSelle artikliga edasi liikudes



NumPy pakett maatriksite jaoks Pythonis

Numpy on pythoni teek, mis võimaldab teaduslikku arvutamist. Numpy aitab kasutajatel töötada mitmemõõtmeliste massiividega.

/ Maatriksite printimise lisamine ('nTERE TULEMAST EDUREKA! N') impordi numbri nimega np A = np.kaar ([[[24,41], [35, -9]]) 36], [37,68]]) C = A + B print ('Maatriksi summeerimine Numpy abil on lihtsustatud') print (C) print ('nThank You!')

Väljund

/

Selle artikliga edasi liikudes

Maatriksite korrutamine

Kahe maatriksi korrutis leitakse Numpy teekide abil, nagu allpool illustreeritud.

// Impordi numpy np A = np.array ([[7,1,3], [6, -2,0]]) B = np.array ([[2,3], [9,5], [4, -2]]) C = A.dot (B) print ('nKahe maatriksi korrutis on n') print (C) print ('nTänan! N')

Väljund

Selle artikliga edasi liikumine Matrix Pythonis

Maatriksi ülekandmine

Transpose viitab moodustatud uuele maatriksile, mille read on nüüd veerud ja mille veerud on nüüd algmaatriksi read.

apache säde vs hadoop mapreduce
// Importige numpy nimega np A = np.array ([[1,1], [2,1], [3, -3]]) print ('n See on teie algne maatriksn') print (A) print ( 'See on teie ülevõtmine') print (A.transpose ()) print ('nThank You')

Väljund

See viib meid selle artikli lõppu.

Põhjalike teadmiste saamiseks Pythoni kohta koos selle erinevate rakendustega saate seda teha reaalajas veebikoolituse jaoks, millel on 24-tunnine tugi ja juurdepääs kogu elule.

Kas teil on meile küsimus? Mainige neid artikli kommentaaride jaotises ja võtame teiega ühendust.