Hướng dẫn how do you print a nxn matrix in python? - làm thế nào để bạn in một ma trận nxn trong python?
|
Một điều có thể không thể tách rời khi chúng tôi lập trình là ma trận. Đối với ứng dụng đơn giản, dữ liệu của chúng tôi chỉ có thể bao gồm 1 hàng hoặc 1 cột, vì vậy chúng tôi không coi đó là một ma trận. Tuy nhiên, khi chúng ta cần xử lý rất nhiều dữ liệu, chúng ta cần xử lý các dữ liệu đó trong ma trận MXN hoặc NXN & NBSP; Chúng ta có thể xử lý nó theo cách truyền thống bằng cách sử dụng Python. Thông thường mọi người sẽ tạo nó như danh sách bên trong danh sách. Hoặc cách nhanh nhất là sử dụng Numpy từ Thư viện Scipy. Sử dụng Numpy được khuyến khích đặc biệt khi bạn cần hiển thị kết quả ở dạng ma trận. Mặt khác, nếu dữ liệu của bạn rất lớn, Numpy sẽ chỉ hiển thị nó dưới dạng 3 dữ liệu đầu tiên và 3 dữ liệu cuối cùng. Show Đầu tiên chúng ta cần xem xét hàng và cột vì nó: (tài nguyên hình ảnh)  Hàng là tất cả dữ liệu trong đường ngang, khi cột nằm trong đường thẳng đứng. Vì vậy, hàng đầu tiên (hàng = 0) bao gồm [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]4, giữa & nbsp; hàng (hàng = 1) là [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]5 và hàng cuối cùng (hàng = 2) là [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]6. Lưu ý rằng việc đánh số trong lập trình bắt đầu với 0 ngay cả khi nó là một hàng đầu tiên. Sau đó, với mỗi cột, bạn sẽ có [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]7, [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]8 và [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]9. Ma trận bằng danh sách Python:Tạo ma trận vuông sẽ dễ hiểu hơn cho đầu. Giả sử bạn muốn tạo ma trận NXN nào chỉ mục [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]0 (có 3 & nbsp; số lượng hàng và 3 & nbsp; số cột): matrix=[] #define empty matrix row=[] #Mistake position for i in xrange(3): #total row is 3 row=[] #Credits for Hassan Tariq for noticing it missing for j in xrange(3): #total column is 3 row.append(0) #adding 0 value for each column for this row matrix.append(row) #add fully defined column into the row print matrix Bạn có thể thấy các chi tiết trong mỗi dòng. Mã này sẽ dẫn đến: [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]] Với tất cả các dữ liệu bằng không. Bạn có thể sửa đổi nó như bạn muốn, chẳng hạn như thay đổi 0 thành tôi sau đó nó trở thành [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]] hoặc thay đổi 0 thành j vì vậy nó sẽ là: [[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]] Tuy nhiên, nếu bạn muốn kết quả được viết bên trong một tệp, việc chuyển đổi từng hàng và cột sẽ rất khó khăn. Sau đó, làm thế nào để làm cho nó MXN Matrix? Bạn chỉ cần làm cho tôi và J giá trị khác nhau: for i in xrange(3):
for j in xrange(2):
Và điều này sẽ cung cấp cho bạn: [[0,0],[0,0],[0,0]] Ma trận bằng Numpy:Numpy đã có mảng tích hợp. Nó không phải là cách tiếp cận quá khác biệt để viết ma trận, nhưng có vẻ thuận tiện. Nếu bạn muốn tạo ma trận 0 với tổng số I của hàng và cột, chỉ cần viết: import numpy i = 3 a = numpy.zeros(shape=(i,i)) Và nếu bạn muốn thay đổi dữ liệu tương ứng, ví dụ: for i in xrange(3): a[0][i] = i+1 a[i][0] = i+1 Nó sẽ cung cấp cho bạn: [[1 2 3] [2 0 0] [3 0 0]] Kết quả được hiển thị ở định dạng mảng, vì vậy bạn dễ dàng quan sát ma trận. Tuy nhiên, trong trường hợp dữ liệu của bạn quá lớn (tức là 100): [[ 1 2 3 ..., 98 99 100] [ 2 0 0 ..., 0 0 0] [ 3 0 0 ..., 0 0 0] ..., [ 98 0 0 ..., 0 0 0] [ 99 0 0 ..., 0 0 0] [100 0 0 ..., 0 0 0]] Một cách tương tự nếu bạn muốn tạo ma trận MXN bằng Numpy. Ví dụ: [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]0 Phần tốt với Numpy là bạn có thể lưu trực tiếp kết quả ở định dạng CSV (hoặc định dạng khác): [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]1 Điều này là dành cho hôm nay. Chúc vui vẻ! : 3 Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Đọc Bàn luận Nhiều lần trong khi làm việc với các con số trong khoa học dữ liệu, chúng tôi gặp phải vấn đề mà chúng tôi cần làm việc với khoa học dữ liệu, chúng tôi cần chuyển đổi một số thành một ma trận các số liên tiếp và do đó vấn đề này có một ứng dụng tốt. Hãy để thảo luận về những cách nhất định trong đó vấn đề này có thể được giải quyết. Phương pháp số 1: Sử dụng danh sách hiểu biết hiểu biết có thể được sử dụng để thực hiện nhiệm vụ cụ thể này bằng cách sử dụng hàm phạm vi cho mỗi danh sách cần được xây dựng liên tiếp. [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]1 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]2 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]3 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]4 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]5 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]6 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]7 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]8 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]9 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]4 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]5 [[0,0],[0,0],[0,0]]8 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]7 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]8 import numpy i = 3 a = numpy.zeros(shape=(i,i))1 Đầu ra: [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]2
[[0,0],[0,0],[0,0]]0 [[0,0],[0,0],[0,0]]1 [[0,0],[0,0],[0,0]]2 [[0,0],[0,0],[0,0]]3 [[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]]5 [[0,0],[0,0],[0,0]]5 Nhiều lần trong khi làm việc với các con số trong khoa học dữ liệu, chúng tôi gặp phải vấn đề mà chúng tôi cần làm việc với khoa học dữ liệu, chúng tôi cần chuyển đổi một số thành một ma trận các số liên tiếp và do đó vấn đề này có một ứng dụng tốt. Hãy để thảo luận về những cách nhất định trong đó vấn đề này có thể được giải quyết. Phương pháp số 1: Sử dụng danh sách hiểu biết hiểu biết có thể được sử dụng để thực hiện nhiệm vụ cụ thể này bằng cách sử dụng hàm phạm vi cho mỗi danh sách cần được xây dựng liên tiếp. [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]1 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]2 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]3 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]4 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]5 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]6 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]7 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]8 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]9 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]4 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]5 [[0,0],[0,0],[0,0]]8 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]7 [[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]8 import numpy i = 3 a = numpy.zeros(shape=(i,i))1 Đầu ra: [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]2 Làm thế nào để bạn in một ma trận trong Python?Làm thế nào để in một ma trận trong Python.. Numpy. Phương thức mảng (), hoặc,. lớp numpy.matrix, hoặc,. Phương thức hiểu danh sách + tham gia () .. tham gia () + map () phương thức .. Làm thế nào để bạn in một ma trận vuông trong Python?Câu trả lời mã Ma trận Square Python.. R = int (input ("Nhập số lượng hàng:")). C = int (input ("Nhập số cột:")). # Khởi tạo ma trận .. ma trận = []. In ("Nhập các mục nhập theo chiều:"). # Cho đầu vào của người dùng .. Có chức năng ma trận trong Python không?Ma trận là một trong những cấu trúc dữ liệu quan trọng có thể được sử dụng trong các tính toán toán học và khoa học.Python không có cách đơn giản để thực hiện kiểu dữ liệu ma trận.Ma trận Python có thể được tạo bằng cách sử dụng kiểu dữ liệu danh sách lồng nhau và bằng cách sử dụng thư viện Numpy.Python matrix can be created using a nested list data type and by using the numpy library.
Làm thế nào để bạn truy cập một ma trận trong Python?Mỗi mục trong một ma trận có thể là các giá trị số nguyên hoặc giá trị nổi, hoặc thậm chí nó có thể là các số phức tạp ... Ví dụ: .... Mã số 1:. Đầu ra: Nhập số lượng hàng: 2 Nhập số lượng cột: 3 Nhập các mục nhập theo chiều dọc: 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6. .... Mã số 2: Sử dụng hàm Map () và Numpy .. |
