Nó không hoàn toàn rõ ràng với tôi những gì bạn đang theo đuổi, vì vậy đây là một dự đoán:
text = [[4, 3, 8, 9, 5, 1, 2, 7, 6], [8, 3, 4, 1, 5, 9, 6, 7, 2],
[6, 1, 8, 7, 5, 3, 2, 9, 4], [6, 9, 8, 7, 5, 3, 2, 1, 4],
[6, 1, 8, 7, 5, 3, 2, 1, 4], [6, 1, 3, 2, 9, 4, 8, 7, 5]]
# convert to 3D list in-place
for i, data in enumerate[text]:
text[i] = [[data[0], data[1], data[2]],
[data[3], data[4], data[5]],
[data[6], data[7], data[8]]]
# utility for print a 3x3 matrix
def formatrix[label, matrix]:
indent = len[label]
return '\n'.join[[label + ', '.join[map[str, matrix[0]]],
indent*' ' + ', '.join[map[str, matrix[1]]],
indent*' ' + ', '.join[map[str, matrix[2]]]]]
# print each matrix in reformatted list
for i, matrix in enumerate[text]:
print[formatrix['text[%s]: ' % i, matrix]]
Output:
text[0]: 4, 3, 8
9, 5, 1
2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
1, 5, 9
6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
2, 9, 4
8, 7, 5
Viết một chương trình Numpy để tạo ma trận 3x3 với các giá trị từ 2 đến 10. Giải pháp mẫu:-:- Mã Python: Đầu ra mẫu: Trình chỉnh sửa mã Python-Numpy: Có một cách khác để giải quyết giải pháp này? Đóng góp mã của bạn [và nhận xét] thông qua Disqus. Trước đây: Viết một chương trình Numpy để chuyển đổi danh sách giá trị số thành một mảng numpy một chiều. Write a NumPy program to convert a list of numeric value into a one-dimensional NumPy array.Numpy: Bài tập thể dục đối tượng Array-3 với giải pháp
import numpy as np
x = np.arange[2, 11].reshape[3,3]
print[x]
[[ 2 3 4]
[ 5 6 7]
[ 8 9 10]]
Next: Write a NumPy program to create a null vector of size 10 and update sixth value to 11.
Mức độ khó của bài tập này là gì?
Kiểm tra kỹ năng lập trình của bạn với bài kiểm tra của W3Resource.
Python: Lời khuyên trong ngày
Tìm chỉ mục của mục MIN/MAX trong một điều không thể sử dụng được:
>>> a = [2, 3, 1] >>> min[enumerate[a],key=lambda x: x[1]][0] 2
- Bài tập: Top 16 chủ đề phổ biến nhất hàng tuần
- Bài tập SQL, Thực hành, Giải pháp - Tham gia
- Bài tập SQL, Thực hành, Giải pháp - Quan sát phụ
- JavaScript Basic - Bài tập, Thực hành, Giải pháp
- Java Array: Bài tập, Thực hành, Giải pháp
- C Bài tập lập trình, Thực hành, Giải pháp: Tuyên bố có điều kiện
- Cơ sở dữ liệu nhân sự - Sắp xếp bộ lọc: Bài tập, Thực hành, Giải pháp
- C Bài tập lập trình, Thực hành, Giải pháp: Chuỗi
- Các loại dữ liệu Python: Từ điển - Bài tập, Thực hành, Giải pháp
- Câu đố lập trình Python - Bài tập, Thực hành, Giải pháp
- Mảng C ++: Bài tập, Thực hành, Giải pháp
- Báo cáo và vòng lặp có điều kiện JavaScript - Bài tập, Thực hành, Giải pháp
- Thuật toán cơ bản C# Sharp: Bài tập, Thực hành, Giải pháp
- Python Lambda - Bài tập, Thực hành, Giải pháp
- Python Pandas DataFrame: Bài tập, Thực hành, Giải pháp
- Công cụ chuyển đổi
- JavaScript: HTML Mẫu xác thực
lớp numpy.matrix, hoặc,.
Phương thức hiểu danh sách + tham gia [] ..
tham gia [] + map [] phương thức ..
A = [[1, 4, 5],
[-5, 8, 9]]
Ma trận là cấu trúc dữ liệu hai chiều trong đó các số được sắp xếp thành các hàng và cột. Ví dụ:
Ma trận này là ma trận 3x4 [phát âm là "ba by bốn"] vì nó có 3 hàng và 4 cột.
Python không có loại tích hợp cho ma trận. Tuy nhiên, chúng tôi có thể coi một danh sách một danh sách là một ma trận. Ví dụ:
A = [[1, 4, 5, 12],
[-5, 8, 9, 0],
[-6, 7, 11, 19]]
print["A =", A]
print["A[1] =", A[1]] # 2nd row
print["A[1][2] =", A[1][2]] # 3rd element of 2nd row
print["A[0][-1] =", A[0][-1]] # Last element of 1st Row
column = []; # empty list
for row in A:
column.append[row[2]]
print["3rd column =", column]
Khi chúng tôi chạy chương trình, đầu ra sẽ là:
A = [[1, 4, 5, 12], [-5, 8, 9, 0], [-6, 7, 11, 19]] A[1] = [-5, 8, 9, 0] A[1][2] = 9 A[0][-1] = 12 3rd column = [5, 9, 11]
Truy cập các hàng của một ma trận
- Các cột truy cập của ma trận
2import numpy as np x = np.arange[2, 11].reshape[3,3] print[x]- Nếu bạn không biết mã này hoạt động như thế nào, hãy đọc việc cắt phần Ma trận của bài viết này.
Cắt một ma trận
Cắt một mảng numpy một chiều tương tự như một danh sách. Nếu bạn không biết cách cắt cho một danh sách hoạt động, hãy truy cập Hiểu ký hiệu lát cắt của Python.
Hãy lấy một ví dụ:
- Bây giờ, hãy xem làm thế nào chúng ta có thể cắt một ma trận.
- Như bạn có thể thấy, sử dụng Numpy [thay vì danh sách lồng nhau] giúp làm việc với ma trận dễ dàng hơn rất nhiều và chúng tôi thậm chí còn không làm trầy xước những điều cơ bản. Chúng tôi khuyên bạn nên khám phá gói Numpy một cách chi tiết, đặc biệt là nếu bạn cố gắng sử dụng Python cho khoa học/phân tích dữ liệu.
Tài nguyên Numpy bạn có thể thấy hữu ích:
Hướng dẫn Numpy
import numpy as np
a = np.array[[1, 2, 3]]
print[a] # Output: [1, 2, 3]
print[type[a]] # Output:
Tham khảo Numpy
Làm thế nào để bạn viết một ma trận 3x3 trong Python?
Bạn có thể sử dụng Numpy. Đầu tiên, hãy chuyển đổi danh sách của bạn thành mảng numpy. Sau đó, hãy lấy một phần tử và định hình lại nó thành ma trận 3x3.
Làm thế nào để bạn tạo một ma trận trong Python?
import numpy as np
A = np.array[[[1, 2, 3], [3, 4, 5]]]
print[A]
A = np.array[[[1.1, 2, 3], [3, 4, 5]]] # Array of floats
print[A]
A = np.array[[[1, 2, 3], [3, 4, 5]], dtype = complex] # Array of complex numbers
print[A]
Khi bạn chạy chương trình, đầu ra sẽ là:
text[0]: 4, 3, 8
9, 5, 1
2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
1, 5, 9
6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
2, 9, 4
8, 7, 5
Bây giờ, hãy xem làm thế nào chúng ta có thể truy cập các yếu tố của một mảng hai chiều [về cơ bản là một ma trận].
text[0]: 4, 3, 8
9, 5, 1
2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
1, 5, 9
6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
2, 9, 4
8, 7, 5
Khi chúng tôi chạy chương trình, đầu ra sẽ là:
3. Sử dụng Arange [] và Shape []
text[0]: 4, 3, 8
9, 5, 1
2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
1, 5, 9
6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
2, 9, 4
8, 7, 5
Tìm hiểu thêm về các cách khác để tạo ra một mảng numpy.
Hoạt động ma trận
Trên đây, chúng tôi đã đưa cho bạn 3 ví dụ: bổ sung hai ma trận, nhân hai ma trận và chuyển đổi ma trận. Chúng tôi đã sử dụng danh sách lồng nhau trước đây để viết các chương trình đó. Hãy xem làm thế nào chúng ta có thể thực hiện cùng một nhiệm vụ bằng cách sử dụng mảng numpy.
Bổ sung hai ma trận
Chúng tôi sử dụng toán tử
[[ 2 3 4] [ 5 6 7] [ 8 9 10]]0 để thêm các phần tử tương ứng của hai ma trận numpy.
text[0]: 4, 3, 8
9, 5, 1
2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
1, 5, 9
6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
2, 9, 4
8, 7, 5
Nhân hai ma trận
Để nhân hai ma trận, chúng tôi sử dụng phương pháp
[[ 2 3 4] [ 5 6 7] [ 8 9 10]]1. Tìm hiểu thêm về cách Numpy.dot hoạt động.
Lưu ý: [[ 2 3 4]
[ 5 6 7]
[ 8 9 10]]
2 được sử dụng để nhân mảng [nhân các phần tử tương ứng của hai mảng] không nhân số ma trận.
[[ 2 3 4] [ 5 6 7] [ 8 9 10]]2 is used for array multiplication [multiplication of corresponding elements of two arrays] not matrix multiplication.
text[0]: 4, 3, 8
9, 5, 1
2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
1, 5, 9
6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
2, 9, 4
8, 7, 5
Chuyển đổi ma trận
Chúng tôi sử dụng numpy.transpose để tính toán chuyển đổi của một ma trận.
text[0]: 4, 3, 8
9, 5, 1
2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
1, 5, 9
6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
2, 9, 4
8, 7, 5
Như bạn có thể thấy, Numpy làm cho nhiệm vụ của chúng tôi dễ dàng hơn nhiều.
Truy cập các phần tử, hàng và cột Ma trận truy cập
Truy cập các yếu tố ma trận
Tương tự như danh sách, chúng ta có thể truy cập các yếu tố ma trận bằng chỉ mục. Hãy bắt đầu với một mảng numpy một chiều.
text[0]: 4, 3, 8
9, 5, 1
2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
1, 5, 9
6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
2, 9, 4
8, 7, 5
Khi bạn chạy chương trình, đầu ra sẽ là:
text[0]: 4, 3, 8
9, 5, 1
2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
1, 5, 9
6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
2, 9, 4
8, 7, 5
Bây giờ, hãy xem làm thế nào chúng ta có thể truy cập các yếu tố của một mảng hai chiều [về cơ bản là một ma trận].
text[0]: 4, 3, 8
9, 5, 1
2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
1, 5, 9
6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
2, 9, 4
8, 7, 5
Khi chúng tôi chạy chương trình, đầu ra sẽ là:
text[0]: 4, 3, 8
9, 5, 1
2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
1, 5, 9
6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
7, 5, 3
2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
2, 9, 4
8, 7, 5
Truy cập các hàng của một ma trận
import numpy as np
x = np.arange[2, 11].reshape[3,3]
print[x]
Khi chúng tôi chạy chương trình, đầu ra sẽ là:
import numpy as np
x = np.arange[2, 11].reshape[3,3]
print[x]
Truy cập các hàng của một ma trận
Các cột truy cập của ma trậnKhi chúng tôi chạy chương trình, đầu ra sẽ là:
import numpy as np
x = np.arange[2, 11].reshape[3,3]
print[x]
Truy cập các hàng của một ma trận
Các cột truy cập của ma trận
import numpy as np
x = np.arange[2, 11].reshape[3,3]
print[x]
Nếu bạn không biết mã này hoạt động như thế nào, hãy đọc việc cắt phần Ma trận của bài viết này.
import numpy as np
x = np.arange[2, 11].reshape[3,3]
print[x]
Cắt một ma trận
import numpy as np
x = np.arange[2, 11].reshape[3,3]
print[x]
Cắt một mảng numpy một chiều tương tự như một danh sách. Nếu bạn không biết cách cắt cho một danh sách hoạt động, hãy truy cập Hiểu ký hiệu lát cắt của Python.
Hãy lấy một ví dụ:
- Bây giờ, hãy xem làm thế nào chúng ta có thể cắt một ma trận.
- Như bạn có thể thấy, sử dụng Numpy [thay vì danh sách lồng nhau] giúp làm việc với ma trận dễ dàng hơn rất nhiều và chúng tôi thậm chí còn không làm trầy xước những điều cơ bản. Chúng tôi khuyên bạn nên khám phá gói Numpy một cách chi tiết, đặc biệt là nếu bạn cố gắng sử dụng Python cho khoa học/phân tích dữ liệu.