Denne artikkelen vil introdusere deg Matrix i med hver operasjon som gjelder temaet med en programmatisk demonstrasjon. Følgende tips vil bli dekket i denne artikkelen,
- Matrix In Python
- NumPy-pakke for matriser i Python
- Multiplikasjon av matriser
- Transponere av en matrise
La oss komme i gang da,
Matrix In Python
Matrise er bare et rektangulært utvalg av tall eller noen annen form for data. Det grunnleggende konseptet til en matrise bør være klart før du bruker matriser innenfor grensene til python-programmeringsspråk. Det horisontale arrangementet av data er rader og det vertikale arrangementet er kolonner. Størrelsen på matriser eller med andre ord, antall elementer i en matrise er (R) X (C) hvor R er rader og C, kolonner. Python har ikke en innebygd type for matriser, så vi anser to eller flere lister sammen som en matrise.
parsing av xml-fil i java
La oss nå se på elementene i en matrise og dens funksjonalitet. Tenk på den illustrerte pythonkoden nedenfor.
print ('nVELKOMMEN TIL EDUREKA! n') print ('Below is a Matrixn') A = [[1,4,5,12], [-5,8,9,0] [-6,7,11, 19]] print ('A =', A) print ('nPrøver å skrive ut den andre raden') print ('A [1] =', A [1]) print ('nPrøver å skrive ut den andre raden, 3. elementn ') utskrift (' A [1] [2] = ', A [1] [2]) utskrift (' nSkriv siste element i 1. roning ') utskrift (' A [0] [3] = ', A [ 0] [3]) kolonne = [] for rad i A: kolonne.append (rad [2]) utskrift ('n Viser bare 3. kolonne') utskrift ('3. kolonne =', kolonne) utskrift ('n Takk ha en fin dag!')Produksjon
Fortsetter med denne artikkelen
NumPy-pakke for matriser i Python
Numpy er et pythonbibliotek, som muliggjør vitenskapelig databehandling. Numpy kan hjelpe brukere å jobbe med flerdimensjonale matriser.
android studio trinn for trinn
/ Tilsetning av matriser trykk ('nVELKOMMEN TIL EDUREKA! N') importer numpy som np A = np.array ([[24,41], [35, -9]]) B = np.array ([[19, - 36], [37,68]]) C = A + B-utskrift ('Summing a matrix using Numpy is simplen') print (C) print ('nThank You!')Produksjon
/
Fortsetter med denne artikkelen
Multiplikasjon av matriser
Produktet av to matriser er funnet ved hjelp av Numpy-biblioteker som illustrert nedenfor.
// Importer nummen som np A = np.array ([[7,1,3], [6, -2,0]]) B = np.array ([[2,3], [9,5], [4, -2]]) C = A. dot (B) print ('nProduktet av to matriser er n') print (C) print ('nTakk! N')Produksjon
Fortsetter med denne artikkelen om Matrix In Python,
js får lengden på matrisen
Transponere av en matrise
Transponere refererer til en ny matrise dannet hvis rader nå er kolonnene og hvis kolonner nå er radene til den opprinnelige matrisen.
// Importer numpy som np A = np.array ([[1,1], [2,1], [3, -3]]) utskrift (“n Dette er din originale matrise”) utskrift (A) utskrift ( “Dette er din transponere”) print (A.transpose ()) print (“nThank You”)
Produksjon
Dette fører oss til slutten av denne artikkelen.
For å få inngående kunnskap om Python sammen med dets forskjellige applikasjoner, kan du for live online trening med 24/7 support og levetidstilgang.
Har du spørsmål til oss? Nevn dem i kommentarfeltet i artikkelen, så kommer vi tilbake til deg.