代码如下: import random n = int(input("请输入行:")) m = int(input("请输入列:")) x = y = 0 while x < n: y = 0 while y < m: print(random.randint(1, 100), end="\t") y += 1 print() x += 1 运行结果:

算法原理 map阶段 在map阶段,需要做的是进行数据准备.把来自矩阵A的元素aij,标识成p条<key, value>的形式,key="i,k",(其中k=1,2,...,p),value="a:j,aij":把来自矩阵B的元素bij,标识成m条<key, value>形式,key="k,j"(其中k=1,2,...,m),value="b:i,bij". 经过处理,用于计算cij需要的a.b就转变为

参考张老师的mapreduce 矩阵相乘. 转载请注明:来自chybot的学习笔记http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=4541939 下面是我用python版本的mapreduce 矩阵相乘. 矩阵相乘的思路详见张老师的博客,对于两个矩阵m1和m2,mapreduce的计算过程如下: 这里面最主要的地方是key的构成,map输出的key是相乘后的矩阵的下标,比如c[i][j] = sum(A[i][:]*B[:][j]). 注意:该实现知识矩阵相

python数组和矩阵使用总结 1.数组和矩阵常见用法 Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作.使用这个包,需要导入numpy. SciPy包以NumPy包为基础,大大的扩展了numpy的能力.因此只要导入了scipy,不必在单独导入numpy了!为了使用的方便,scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容. 本文还是区分numpy中实现的和scipy中实现的. 以下默认已经:import numpy as np 以及 impor scipy as sp num

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

Matrix #python学习之矩阵matrix 2018.4.18 # -*- coding: UTF-8 -*- from numpy import * import numpy as np import math a=np.matrix('1 2 7;3 4 8;5 6 9')#矩阵的换行必须使用分号隔开,内部数据必须为字符串形式,元素之间必须以空格隔开 print(np.matrix([[1,2],[3,4]])) m=np.asmatrix(a)#将输入的a解释为矩阵m,并修改m中某

Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换. 讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法: print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))][[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]] 另一个

关于python中的矩阵乘法,我们一般有两种数据格式可以实现:np.array()类型和np.mat()类型: 对于这两种数据类型均有三种操作方式: (1)乘号 * (2)np.dot() (3)np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别,下面一一列出来: import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b

  对于python输入数据类型判断正确与否的函数大致有三类: (1)type(),它的作用直接可以判断出数据的类型 (2)isinstance(),它可以判断任何一个数据与相应的数据类型是否一致,比较常用. (3)对于任何一个程序,需要输入特定的数据类型,这个时候就需要在程序的开头,输入一定的判断格式语句,防止程序运行出错,而对于不同的数据类型和要求,有以下几种判断函数,比价常见: 如果s为python任意输入数据,则有以下几个判断输入是否有误的语句比较常用: s.isalnum()  所有字

Python 输入和输出 在前面几个章节中,我们其实已经接触了 Python 的输入输出的功能.本章节我们将具体介绍 Python 的输入输出. 输出格式美化 Python两种输出值的方式: 表达式语句和 print() 函数. 第三种方式是使用文件对象的 write() 方法,标准输出文件可以用 sys.stdout 引用. 如果你希望输出的形式更加多样,可以使用 str.format() 函数来格式化输出值. 如果你希望将输出的值转成字符串,可以使用 repr() 或 str() 函数来实现

Python如何输出矩阵的行数与列数? 对于pyhton里面所导入或者定义的矩阵或者表格数据,想要获得矩阵的行数和列数有以下方法: 1.利用shape函数输出矩阵的行和列 x.shape函数可以输出一个元组(m,n),其中元组的第一个数m表示矩阵的行数,元组的第二个数n为矩阵的列数 具体代码如下: import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行和列数print(x.shape) # (4, 3)#

针对python输入要求 类型: 1.输入行数不确定,并且每一行输入一个数据. a=[] b=input() while b!='-1': //指随意使用一个值作为一个标志,来进行控制输入的行数.(在最后一行输入相应终止输入的标志) a.append(eval(b)) b=input() 2.输入行数确定,每行输入多个数据,并且行数要先输入. a=[] b=int(input()) for i in range(0,b): for j in input().split(' ')://以空格隔开每

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正

2. 创建一般的多维数组 import numpy as np a = np.array([1,2,3], dtype=int)  # 创建1*3维数组   array([1,2,3]) type(a)  # numpy.ndarray类型 a.shape  # 维数信息(3L,) a.dtype.name   # 'int32' a.size   # 元素个数:3 a.itemsize  #每个元素所占用的字节数目:4     b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtyp

1.背景    项目须要,打算用python实现矩阵的去噪和归一化.用numpy这些数学库没有找到非常理想的函数.所以一怒之下自己用标准库写了一个去噪和归一化的算法,效率有点低,只是还能用,大家假设有须要能够拿去.  (1)去噪算法:依据概率论的知识,假设一组数据服从正态分布,我们设均值是n,方差是v,那么对于每一个离散数值有百分之九十二以上的概率会在(n-3*v,n+3*v)的区间内. 所以这里的去噪功能主要是实现假设超出了区间就将这个值标记为区间所能容忍最大值.  (2)归一化:找到输入队列

最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执行了,操作方便,python也可以实现,就是感觉不是很方便. 言归正传,做算法要用到很多的向量

到目前为止我们遇到过两种输出值的方法: 表达式语句和print语句. (第三个方式是使用文件对象的write()方法: 标准输出文件可以引用 sys.stdout.详细内容参见库参考手册. Python 有方法将任何值转换为字符串:将它传递给repr()或str()函数. str()函数的用意在于返回人类可读的表现形式,而repr()的用意在于生成解释器可读的表现形式(如果没有等价的语法将会引发SyntaxError异常). 字符串对象的str.rjust()方法,它通过在左侧填充空格使字符串在

在很多时候,你会想要让你的程序与用户(可能是你自己)交互.你会从用户那里得到输入,然后打印一些结果.我们可以分别使用raw_input和print语句来完成这些功能.对于输出,你也可以使用多种多样的str(字符串)类.例如,你能够使用rjust方法来得到一个按一定宽度右对齐的字符串.利用help(str)获得更多详情.另一个常用的输入/输出类型是处理文件.创建.读和写文件的能力是许多程序所必需的,我们将会在这章探索如何实现这些功能. 1.使用文件 #!/usr/bin/python # File

要求 用户输入一个数字,按照数字打印出等腰三角形 思路 1,用户输入的数字为n代表一共有多少行 2,使用一个循环带两个for循环,第一层循环是循环行数,第二层两个平行for循环一个打印空格一个打印*号 #!/usr/bin/python #_*_ coding:utf-8 _*_ m = raw_input('请输入一个数字,我来为你打印一个等腰三角形') n = int(m) #接收输入为字符串需要先转换成整数 for i in range(1,n+1): #外层循环为行数,因为Python是

#!/usr/bin/env python#ecoding=utf-8'''Created on 2017年11月2日题目:利用递归函数调用方式,将所输入的5个字符,以相反顺序打印出来. @author: James zhan''' def output(s,l): if l==0: return else: print (s[l-1]) output(s,l-1) s = raw_input('Input a string:')l = len(s)print loutput(s,l)

关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat