1楼:碧血玉叶花
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(1,11).reshape(10,1)
>>> b = a * 1.1
>>> c = a / 1.1
>>> a
array([[ 1],
[ 2],
[ 3],
[ 4],
[ 5],
[ 6],
[ 7],
[ 8],
[ 9],
[10]])
>>> b
array([[ 1.1],
[ 2.2],
[ 3.3],
[ 4.4],
[ 5.5],
[ 6.6],
[ 7.7],
[ 8.8],
[ 9.9],
[ 11. ]])
>>> c
array([[ 0.90909091],
[ 1.81818182],
[ 2.72727273],
[ 3.63636364],
[ 4.54545455],
[ 5.45454545],
[ 6.36363636],
[ 7.27272727],
[ 8.18181818],
[ 9.09090909]])
>>> x = np.array([
... np.reshape(a, len(a)),
... np.reshape(b, len(b)),
... np.reshape(c, len(c))
... ]).transpose()
>>> x
array([[ 1. , 1.1 , 0.90909091],
[ 2. , 2.2 , 1.81818182],
[ 3. , 3.3 , 2.72727273],
[ 4. , 4.4 , 3.63636364],
[ 5. , 5.5 , 4.54545455],
[ 6. , 6.6 , 5.45454545],
[ 7. , 7.7 , 6.36363636],
[ 8. , 8.8 , 7.27272727],
[ 9. , 9.9 , 8.18181818],
[ 10. , 11. , 9.09090909]])
>>>
python中怎样使用shape计算矩阵的行和列
2楼:日time寸
import numpy
a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])print a.shape
矩阵有一个shape属性,是一个(行,列)形式的元组
python中怎样使用shape计算矩阵的行和列
3楼:匿名用户
import numpy
a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])print a.shape
矩阵有一个shape属性,是一个(行,列)形式的元组
4楼:匿名用户
你得先安装numpy库,矩阵
(ndarray)的shape属性可以获取矩阵的形状(例如二维数组的行专列),获取的结果是一属个元组,因此相关**如下:
import numpy as np
x = 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)# 只输出行数
print x.shape[0] # 4
# 只输出列数
print x.shape[1] # 3
python中怎样使用shape计算矩阵的行和列
5楼:匿名用户
属于numpy库的方源法
import numpy
a=numpy.zeros((5,5),dtype='int32')a.shape
输出为(5,5) 可以用
a.shape[0]
看行数bai(也就是
du第一个维度)
p.s. 可以初始zhi化高维矩阵dao 就是a可以不止二维
python中怎样使用shape计算矩阵的行和列
6楼:匿名用户
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(1,11).reshape(10,1)
>>> b = a * 1.1
>>> c = a / 1.1
>>> a
array([[ 1],
[ 2],
[ 3],
[ 4],
[ 5],
[ 6],
[ 7],
[ 8],
[ 9],
[10]])
>>> b
array([[ 1.1],
[ 2.2],
[ 3.3],
[ 4.4],
[ 5.5],
[ 6.6],
[ 7.7],
[ 8.8],
[ 9.9],
[ 11. ]])
>>> c
array([[ 0.90909091],
[ 1.81818182],
[ 2.72727273],
[ 3.63636364],
[ 4.54545455],
[ 5.45454545],
[ 6.36363636],
[ 7.27272727],
[ 8.18181818],
[ 9.09090909]])
>>> x = np.array([
... np.reshape(a, len(a)),
... np.reshape(b, len(b)),
... np.reshape(c, len(c))
... ]).transpose()
>>> x
array([[ 1. , 1.1 , 0.90909091],
[ 2. , 2.2 , 1.81818182],
[ 3. , 3.3 , 2.72727273],
[ 4. , 4.4 , 3.63636364],
[ 5. , 5.5 , 4.54545455],
[ 6. , 6.6 , 5.45454545],
[ 7. , 7.7 , 6.36363636],
[ 8. , 8.8 , 7.27272727],
[ 9. , 9.9 , 8.18181818],
[ 10. , 11. , 9.09090909]])
>>>
python中怎样使用shape计算矩阵的行和列
7楼:依兰彬歌
import numpy
a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])print a.shape
矩阵有一个shape属性,是一个(行,列)形式的元组
行列式和矩阵的行和列分别用什么字母表示
1楼 i梦并不遥远 你好，矩阵的行一般用r表示，列一般用c表示。望采纳 2楼 小乐笑了 行一般用r，是英文row首字母 列一般用c，是英文column首字母 3楼 匿名用户 不同的版本可能略有不同，但是多数版本对行变换时用字母i，列变换用字母j表示。 为什么行列式中r表示行c表示列 4楼 僵尸公爵 ...
矩阵的加法及乘法,行列式和矩阵的加法运算，乘法运算，数乘运算的区别是什么，求对比总结，谢谢
1楼 幽灵辉耀团 矩阵加法和乘法是很简单的 矩阵加法首先是同型矩阵才能相加 例如 两个3行3列矩阵才能相加 3行3列去不能和2行3列相加 计算规则是对应项相加 a1 a2 b1 b2 a1 a2 b1 b2 矩阵乘法主要是前一项的列数必须等于后一项的行数 m n 和 n k 就可以相乘 而m n 和...
怎样用Maple求矩阵的特征值和特征向量
1楼 匿名用户 with student linearalgebra b matrix 3 3 eigenvectors b eigenvectors b output list 红色字体表示特征根的重数 这个矩阵怎样用maple求出特征值和特征向量 2楼 匿名用户 求特征值 eigenvals a...