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python 矩阵运算

1.numpy的导入和使用 data1=mat(zeros(( ))) #创建一个3*3的零矩阵,矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3) data2=mat(ones(( ))) #创建一个2*4的1矩阵,默认是浮点型的数据,如果需要时int类型,可以使用dtype=int data3=mat(random.ran...

python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包。 计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。 3>>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]]) >>> a1 matrix([[1, 1], [2, 3], [4, 2]]) 计算每一列、行的和 >>>a2=a1.sum(a...

去下载numpy包,然后矩阵就可以随便算啦 好好学一下,很方便很方便

网上有现成的代码: http://www.oschina.net/code/snippet_103482_14022

这个是Python官方的中文教程 有最新的3.4.3版本的 也可以选择中英对照 基本的东西都讲述的差不多了 如果想了解更多库或模块 知乎上大神很多 随便找一找都能找到很多有用的建议 但是建议不要初期就看过多虚的比较和互撕神马的 官方的IDLE用好了之...

因为在Mathematica中使用循环确实是低效的。。。。。。 深层次的原因涉及到Mathematica的底层实现所以我不太懂,但是至少从下面几个例子可以看出Mathematica里确实有很多比循环更好的方法 求和 首先举一个最简单的求和例子,求的值。为了测试运...

矩阵乘法是一个相对成熟的问题,根据矩阵的稀疏程度有不同的优化算法。 不使用GPU加速的MATLAB版本采用的是BLAS中的General Matrix Multiplication[1]。学术界有各种矩阵乘法算法将其复杂度降低到O(n^2.x),例如Strassen和Winograd算法,在BLAS...

def mmult(a,b): zip_b = zip(*b) return [[sum(ele_a*ele_b for ele_a, ele_b in zip(row_a, col_b)) for col_b in zip_b] for row_a in a] x = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]] y = [[1,2],[1,2],[3,4]] print(mmult(x,y)) 或者可以直接...

需要使用numpy库: Python2.7之后好像是自动安装的; 矩阵运算例子: from numpy import *a = array([(1,2),(3,4)])b = array([(4,3),(2,1)])a.shape,b.shapea + b

用numpy库(你得自己安装这个库,科学计算经常用得着) 矩阵运算大大简化 from numpy import *a = array([(1,2),(3,4)])b = array([(4,3),(2,1)])a + b

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