python 有关矩阵行列的存取 np.array

初始化

a = range(16)

a = np.array(a)

a = a.reshape(4,4)

a
- [[ 0 1 2 3]
  
  [ 4 5 6 7]
  
  [ 8 9 10 11]
  
  [12 13 14 15]]
获取a的【0,1,4】行
- b = a[ range( 2)+range( 3, 4),:]
- [[ 0 1 2 3]
  [ 4 5 6 7]
  
  [12 13 14 15]]
获取b的【0,1,4】列
- c = b[:, range( 1 )+range(2 , 3)]
- [[ 0 2]
  [ 4 6]
  
  [12 14]]

时间： 2024-08-04 14:58:39

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Python之list、dict、np等常用数值运算

1 list与np相互转换单个列表可以转换为np数组,多个类表可以转换为np矩阵(多维数组): 1 # 导入数据处理的包 2 import numpy as np 3 4 X = [1,2,3,4,5] 5 Y = [5,4,3,2,1] 6 # 普通列表转化为np数组 7 X = np.array(X, dtype=np.int8) 8 print(X) 9 # 可以多维组合 10 XY = np.array([X,Y], dtype=np.int8) 11 print(XY) 12 #

Numpy np.array 相关常用操作学习笔记

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Codeforces 446B DZY Loves Modification 矩阵行列分开考虑优先队列+构造

题目链接:点击打开链接题意: 给定n行m列的矩阵 k次操作,一个常数p ans = 0; 对于每次操作可以任选一行或一列, 则ans += 这行(列)的数字和然后这行(列)上的每个数字都-=p 问最大的ans 思路: 首先我们设最终选了行 i 次,则列选了 k-i 次那么假设我们先全部选行,然后选列,则每次选列时,要-= i*p 这样最后是 -= i*(k-i)*p 也就是所有行对列的影响那我们先把这个 i*(k-i)*p 提出来,那么选行和选列就互不影响就可以分别考虑行和列对于

python 下矩阵倒置的实现

Python下矩阵倒置,可以用双重循环,或者是zip实现. 循环实现: 嵌套的列表推导式 matrix = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]matrix_t = [[row[col] for row in matrix] for col in range(len(matrix[0]))]matrix_t[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]] 原理很简单:先循环列,在固定列上循环每一行

python numpy访问行列元素的方法

import numpy as np a = np.array([[2,1],[10,5]]) print(a) print(a[:,1])#col 1 print(a[1])#row 1 print(a[1,1]) #a[1][1] print(a[0:1,0:1]) row 0:1 col 0:1 # u, d, v = np.linalg.svd(a) [[ 2 1] [10 5]][1 5][10 5]5[[2]][Finished in 0.3s] 原文地址:https://www.c

判断np.array里面为空字符串的方法

#多在编译器里尝试新操作import numpy as np eval1 = {"A": ''} ar = np.array(eval1['A']) #此时打印ar,里面什么都没有if (ar.shape == ()): #不能用len来判断,array没有len用法; print("数组中什么都没有") 原文地址:https://www.cnblogs.com/Stephen-Qin/p/10614026.html

python/numpy/tensorflow中，对矩阵行列操作，下标是怎么回事儿？

Python中的list/tuple,numpy中的ndarrray与tensorflow中的tensor. 用python中list/tuple理解,仅仅是从内存角度理解一个序列数据,而非数学中标量,向量和张量. 从python内存角度理解,就是一个数值,长度为1,并且不是一个序列: 从numpy与tensorflow数学角度理解,就是一个标量,shape为(),其轴为0: [1,2,3,4,5,6] 从python内存角度理解,就是1*6或者长度为6的一个序列: 从numpy与tensorf

python 里 np.array 的shape (2,)与(2,1)的分别是什么意思，区别是什么？

numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组. (2,)与(2,1)的区别如下: ndarray.shape:数组的维度.为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组.例如二维数组中,表示数组的“行数”和“列数”. ndarray.shape返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即ndim属性. 一般情况下: [1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素. [[1],[2]]的shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每行有1个元素. [[1,2]]的