python实现矩阵乘法的方法 本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法.分享给大家供大家参考. 具体实现方法如下:   def matrixMul(A, B):   res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]   for i in range(len(A)):     for j in range(len(B[0])):       for k in range(len(B)):         res[i][j] = A[i][k] *

1.2 矩阵和向量的运算 1.介绍 eigen给矩阵和向量的算术运算提供重载的c++算术运算符例如+,-,*或这一些点乘dot(),叉乘cross()等等.对于矩阵类(矩阵和向量,之后统称为矩阵 类),算术运算只重载线性代数的运算.例如matrix1*matrix2表示矩阵的乘法,同时向量+标量是不允许的!如果你想进行所有的数组算术运算,请看下 一节! 2.加减法 因为eigen库无法自动进行类型转换,因此矩阵类的加减法必须是两个同类型同维度的矩阵类相加减. 这些运算有: 双目运算符:+,a+b

Python小代码_1_九九乘法表 max_num = 9 row = 1 while row <= max_num: col = 1 while col <= row: print(str(col) + "*" + str(row) + "=" + str(col*row), end="\t") col += 1 row += 1 print()

python 增加矩阵行列和维数 方法1 np.r_ np.c_ import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b = np.array([[0,0,0]]) c = np.r_[a,b] d = np.c_[a,b.T] print c print d [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] [0 0 0]] [[1 2 3 0] [4 5 6 0] [7 8 9 0]] 该方法只能将两个矩阵合并 注意要合并的两

Octave/matlab的经常使用知识之矩阵和向量 之前一段时间在coursera看了Andrew ng的机器学习的课程,感觉还不错.算是入门了.这次打算以该课程的作业为主线,对机器学习基本知识做一下总结.小弟才学疏浅.如有错误,敬请指导. Andrew的课程选了Octave/matlab为编程语言.他选择这个预计很多其它是考虑大众性,这门语言easy入门. 然后我认为学会使用Octave/matlab还是挺实用的. 一来是她天生是个数学工具,開始的研究阶段使用她最方便莫属.注意我这里所说的是

python中矩阵的实现是靠序列,,, 序列有很多形式, 其实矩阵是现实生活中的东西,把现实生活中的结构转换到程序中. 就需要有个实现的方法,而这种路径是多种多样的. 下面给出一个把矩阵转换成python中的序列. 然后进行矩阵的转置 # -*- coding: utf-8 -*- #下面的测试是关于转置的.import numpy as np                #NumPy minVals=np.array([1,2,3])print(minVals)data=np.tile(mi

python 判断矩阵中每行非零个数的方法: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/17 15:05 # @Author : Sizer # @Site : # @File : test.py # @Software: PyCharm import time import numpy as np # data = np.array([ # [5.0, 3.0, 4.0, 4.0, 0.0], # [3.0, 1.0, 2.0, 3.0, 3.0], #

Python的矩阵传播机制(Broadcasting) 最近在学习神经网络.我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵(matrix).回想一下,我们在操作数组(list)的时候,经常习惯于用for循环(for-loop)来对数组的每一个元素进行操作.例如: my_list = [1,2,3,4] new_list = [] for each in my_list: new_list.append(each*2) print(new_list) # 输出 [2,3,4,5] 如果是矩阵呢: my_m

numpy有很多方法进行转置,这里由于时间和精力限制(主要是我实在比较懒,有一个基本上一直能使的,就懒得看其他的了),其他方法我没研究,这里我总结的东西,如果有问题,欢迎各路大佬拍砖 一.创建矩阵: 使用numpy库的matrix函数:matrix() 结果: 二.创建向量: 使用numpy的array()函数: 结果: 注意:使用该方法,我们得到的是行向量. 三.转置: 1.transpose()函数: 结果: 但是,它有缺点,就是不能对一维行向量,做转置,使之变成,一维列向量. 结果: 没有

python的99乘法表 num1=1 while num1<=9 : num2 = 1 while num2 <=num1 : print (str(num2)+"X"+str(num1)+"="+str(num2*num1),end="\t") num2+=1 num1+=1 print() 99乘法表 python自定义长高的矩形 width=int(input("width:")) height=int(i

python矩阵的表示真是让人头大,下面记录一下具体用法:array是numpy库里的.不管怎样, 一.首先导入 numpy: 1)import numpy 2)from numpy import * 3)import numpy as np 二.定义array数组 X=array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16],[17,18,19,20]]) X输出为5x4的矩阵: 三.X[:,0]就是取矩阵X的所有行的第0列的元素,X[:,1]

再重新捡起Python,数据库短时间之内已经没啥看的了,不知道今年结束之前能不能Python入门,一直认为自己是没有编程思想的... 1.九九乘法表 #九九乘法表实现的一种方式之一 def Multiplication_table(): for i in range(1,10): for j in range(1,i+1): print("{0}*{1}={2}" .format (j,i,j*i),end=" ") print(" ") Mul

前几天群里有同学提出了一个问题:手头现在有个列表,列表里面两个元素,比如[1, 2],之后不断的添加新的列表,往原来相应位置添加.例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]],再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等. 其实不动脑筋的话,用个二重循环很容易写出来: def trans(m): a = [[] for i in m[0]] for i in m: for j in range(len(i)): a[j].append(i[j])

Description 存在如下递推式: F(n+1)=A1*F(n)+A2*F(n-1)+-+An*F(1) F(n+2)=A1*F(n+1)+A2*F(n)+-+An*F(2) - 求第K项的值对1000000007取模的结果 Input 单组测试数据 第一行输入两个整数 n , k (1<=n<=100,n < k<=10000000000) 第二行输入 n 个整数 F(1) F(2) - F(n) 第三行输入 n 个整数A1 A2 - An Output 输出一个整数 Sa

有个朋友提出了一个问题:手头上现在有一个二维列表,比如[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]],现在要把该二维列表变成为[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]]. 其实不动脑筋的话,用二重循环很容易写出来: #! /usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # Author : mayi # Blog : http://www.cnblogs.com

前言:学习python已经有一段时间了,最近发现有时候会出现一个东西知道,也能写出来,但是说不出来的情况.思考后觉得是基础还不够扎实,只一味写代码,没有深入思考具体实现的逻辑,以及各个点之间的关联.所以打算重新开始看基础,不能一直眼高手低. 99乘法表是我们比较常见的一种数学运算,一共有长方形,左上三角形,左下三角形,右上三角形,右下三角形这5种实现方式,下面我使用的是python3.0实现. 1.长方形又称完整格式 代码实现: 输出结果: 注:代码中end=“   ”表示输出不换行,这个是py

前几天群里有同学提出了一个问题:手头现在有个列表,列表里面两个元素,比如[1, 2],之后不断的添加新的列表,往原来相应位置添加.例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]],再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等. 其实不动脑筋的话,用个二重循环很容易写出来: def trans(m): a = [[] for i in m[0]] for i in m: for j in range(len(i)): a[j].append(i[j])

矩阵定义 数学上,一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列 使用Aij来获取矩阵中第i行j列的数据 向量的定义 向量就是n行1列的特殊矩阵 由于向量仅仅只有1行,那么通过一个变量i来指定获取第i行的数据,很容易理解. 矩阵运算 矩阵加法 矩阵的加法,要求两个矩阵或者是多个矩阵,要求所有的矩阵的列和行都是一样的,例如都是3X2的矩阵,或者是5x8矩阵.矩阵的加法就是将对应位置的数值相加即可. 矩阵的乘法 矩阵的乘法,就是使用数字和矩阵相乘,矩阵的乘法对矩阵没有要求.运算法则就是将乘数与

鉴于最近复习线性代数计算量较大,且1800答案常常忽略一些逆阵.行列式的计算答案,故用Python写出矩阵的简单计算程序,便于检查出错的步骤. 1.行列式 可自行更改阶数 from numpy import * # 求行列式 ,建议:取小数点前整数 A = array([[3, 1, 1, 1], [1, 3, 1, 1], [1, 1, 3, 1], [1, 1, 1, 3]]) B = linalg.det(A) print(B) # 48.000000000000014 正确答案:48 2

又把python捡起来了,动手能力偏弱,决定每日一练,把基础打好! ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 练习题1:九九乘法表 下面是我的新手写法,哈哈哈 1 for i in range(1,10): 2 for j in range(0,i): 3 print(f"{j+1}*{i}={i*(j+1)} ",end