Ovaj članak će vam predstaviti Matrix u sa svakom operacijom koja se tiče teme s programskim pokazivanjem. U ovom će članku biti obrađeni sljedeći smjerovi,
Krenimo onda,
Matrica u Pythonu
Matrica nije ništa drugo do pravokutni niz brojeva ili bilo koji drugi oblik podataka. Osnovni koncept matrice trebao bi biti jasan prije rada na matricama unutar granica programskog jezika python. Horizontalni raspored podataka su redovi, a vertikalni raspored stupci. Veličina bilo koje matrice ili drugim riječima, broj elemenata unutar matrice je (R) X (C) gdje su R redovi i C, stupci. Python nema ugrađeni tip za matrice, tako da dva ili više popisa zajedno smatramo matricom.
Pogledajmo sada elemente matrice i njezinu funkcionalnost. Razmotrite dolje ilustrirani python kod.
print ('nDOBRODOŠLI U EDUREKA! n') print ('Ispod je Matrixn') A = [[1,4,5,12], [-5,8,9,0] [-6,7,11, 19]] print ('A =', A) print ('nPokušaj ispisa 2. redaka') print ('A [1] =', A [1]) print ('nPokušaj ispisa 2. retka, 3. elementn ') print (' A [1] [2] = ', A [1] [2]) print (' nNavođenje zadnjeg elementa 1. retka ') print (' A [0] [3] = ', A [ 0] [3]) column = [] za redak u A: column.append (row [2]) print ('n Prikazuje se samo 3. stupacn') print ('3rd column =', column) print ('n Hvala ugodan vam dan! ')Izlaz
Nastavljamo s ovim člankom
NumPy paket za matrice u Pythonu
Numpy je python biblioteka koja omogućuje znanstveno računanje. Numpy može pomoći korisnicima u radu na višedimenzionalnim nizovima.
/ Dodavanje matrica print ('nDOBRO DOŠLI U EDUREKA! N') uvoz numpy kao np A = np.array ([[24,41], [35, -9]]) B = np.array ([[19, - 36], [37,68]]) C = A + B print ('Zbrajanje matrice pomoću Numpyja je jednostavno') print (C) print ('nHvala vam!')Izlaz
/
Nastavljamo s ovim člankom
Množenje matrica
Umnožak dviju matrica nalazi se pomoću Numpy knjižnica kako je prikazano u nastavku.
// Uvoz numpy kao np A = np.array ([[7,1,3], [6, -2,0]]) B = np.array ([[2,3], [9,5], [4, -2]]) C = A.tačka (B) print ('nProizvod dvije matrice je n') print (C) print ('nHvala vam! N')Izlaz
Nastavljajući s ovim člankom o Matrix In Python,
Transponiranje matrice
kako se koristi klasa skenera
Transponiranje se odnosi na novu matricu formiranu čiji su retci sada stupci, a čiji su stupci redovi početne matrice.
// Uvoz numpy kao np A = np.array ([[1,1], [2,1], [3, -3]]) print (“n Ovo je vaša izvorna matrican”) print (A) print ( “Ovo je vaše transponiranje”) print (A.transpose ()) print (“nHvala“)
Izlaz
Ovo nas dovodi do kraja ovog članka.
Možete dobiti detaljno znanje o Pythonu, zajedno s raznim aplikacijama za mrežni trening uživo s podrškom 24/7 i doživotnim pristupom.
Imate pitanje za nas? Spomenite ih u odjeljku za komentare članka i javit ćemo vam se.