Làm thế nào ma trận được lưu trữ trong python?
|
Trước khi bắt đầu, hãy đảm bảo rằng thư viện Numpy đã được cài đặt. Bạn có thể chỉ cần cài đặt thư viện trong Windows, bằng cách nhấp vào Menu Bắt đầu, nhập “cmd” và nhấn enter và nhập “pip install numpy”. Tuy nhiên, rất có thể, thư viện Numpy đã được cài đặt cùng với bản phân phối Python của bạn
Show
Ví dụ, xét các ma trận sau (1)  Sau khi nhập thư viện Numpy dưới dạng “np” (“np” chỉ là bí danh mà chúng ta đã chọn cho Numpy), chúng ta có thể định nghĩa các ma trận này trong Python như sau import numpy as np #defining matrices A=np.array([[1,2],[3,4]]) B=np.array([[5,6],[7,8]]) C=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) Về cơ bản, chúng ta xác định ma trận theo hàng, sử dụng hàm “np. mảng()". Các hàng được bao quanh bởi “[ ]” và các hàng được phân tách bằng dấu phẩy. Ngoài ra, ở phần sau của bài đăng này, chúng tôi giải thích một phương pháp thay thế để xác định ma trận dựa trên hàm “np. ma trận()” Một kỹ thuật hữu ích khác để xác định ma trận là chỉ định trực tiếp kiểu dữ liệu trong khi xác định ma trận. Điều này có thể cần thiết nếu chúng ta muốn chuyển dữ liệu ma trận từ Python sang một số ngôn ngữ lập trình khác, chẳng hạn như MATLAB chẳng hạn. Ví dụ, chúng ta có thể chỉ định rằng các mục nhập của ma trận sẽ được lưu trữ dưới dạng tăng gấp đôi bằng cách nhập G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double) và với phương thức “dtype”, chúng ta có thể lấy được kiểu dữ liệu G.dtype Ma trận không và ma trận đồng nhất có thể được định nghĩa như sau # zero and identity matrices I4=np.identity(4) Z4=np.zeros(shape=(4,4)) Chúng ta có thể truy cập các hàng, cột và khối của ma trận bằng các lệnh sau đây tương tự như các lệnh cơ bản của MATLAB # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:] Ở đây, cần lưu ý rằng Python liệt kê các mục nhập mảng từ 0 chứ không phải từ 1. Do đó, ký hiệu C[0,0], tương ứng với mục (1,1) của ma trận C Kích thước ma trận có thể thu được bằng cách sử dụng các dòng mã sau # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1] Có ít nhất hai cách để tính toán chuyển vị ma trận #transpose A.T np.transpose(A) Phép cộng (trừ) hai ma trận đơn giản #add two matrices D=A+B Tuy nhiên, toán tử nhân “*” trong Numpy biểu thị phép nhân theo phần tử và nó không phải là toán tử nhân ma trận. Bạn có thể thuyết phục bản thân bằng cách gõ ________số 8 Có ít nhất hai cách để thực hiện đúng phép nhân ma trận. Cái đầu tiên được đưa ra dưới đây Dcorrect=A.dot(B) # THIS IS CORRECT WAY FOR MULTIPLYING TWO MATRICES Có một phương pháp khác để xác định ma trận trong Python. Cá nhân tôi thích phương pháp được giải thích bên dưới hơn phương pháp dựa trên “np. hàm mảng()”. Đây là cách chúng tôi xác định ma trận và thực hiện các hoạt động ma trận cơ bản G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)0 Ma trận khối có thể được định nghĩa như sau G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)1 Đảo ngược ma trận có thể được thực hiện như sau G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)2 Có ít nhất hai cách để lưu và tải ma trận từ tệp. Cách tiếp cận đầu tiên là lưu ma trận trong một “. định dạng thảm. Định dạng này là định dạng MATLAB để lưu ma trận. Chúng tôi sẽ xác định một ma trận và trên cơ sở ma trận này, chúng tôi sẽ xác định một từ điển sẽ được lưu dưới dạng “. mat” loại tập tin. Sau đó, chúng tôi sẽ tải ma trận từ tệp G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)3 Một cách khác để lưu trữ ma trận là lưu trữ chúng trực tiếp bằng hàm “save()” của Numpy. Chúng ta có thể tải các ma trận bằng hàm “load()”. Các ma trận được lưu trong một tệp có phần mở rộng “. npy” G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)4 Đó sẽ là tất cả. Tôi hy vọng rằng bạn đã học được một cái gì đó mới ngày hôm nay. Trong bài đăng tiếp theo của chúng tôi, chúng tôi sẽ giải thích cách giải các hệ phương trình tuyến tính trong Python và cách tính toán các phân tách ma trận cơ bản Ma trận không là gì ngoài sự sắp xếp dữ liệu hoặc số theo hình chữ nhật. Nói cách khác, nó là một mảng dữ liệu hoặc số hình chữ nhật. Các mục theo chiều ngang trong ma trận được gọi là 'hàng' trong khi các mục theo chiều dọc được gọi là 'cột'. Nếu một ma trận có r số hàng và c số cột thì thứ tự của ma trận là r x c. Mỗi phần tử trong ma trận có thể là giá trị nguyên, giá trị động hoặc thậm chí có thể là số phức ví dụ G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)5 Trong Python, chúng ta có thể lấy ma trận đầu vào của người dùng theo nhiều cách khác nhau. Một số phương thức cho ma trận đầu vào của người dùng trong Python được hiển thị bên dưới Mã số 1
# first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]8 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]9 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]0_______51 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]2____53____54 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]3 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)61____162 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)63 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]1 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]2____53____54 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]3 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)69 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)62 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]9 G.dtype12 G.dtype13 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]1 G.dtype15 G.dtype16 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]3____218 G.dtype19 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]9 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]81 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]82 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]83 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]84 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]85 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]86 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]87 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]88 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]89____51 G.dtype15 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]88 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]82 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]94 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]84 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]85 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]97____498 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]99 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]00 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]2____53 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]4 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]04 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]88 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]06 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]9 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]08 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]82 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]83 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]84 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]85 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]13 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]88 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]82 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]94 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]84 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]85 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]19 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]20 G.dtype16____522 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]1 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]24 G.dtype19 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]88 G.dtype16 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]28 đầu ra G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)6 Lót
# get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]29 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]30 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]1 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]32 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]2 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]3 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]4 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]36 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]82 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]38 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]84 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]85 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]41 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]82 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]43 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]84 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]85 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]46 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]47 và # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]48. Trong Python tồn tại một thư viện phổ biến tên là NumPy. Thư viện này là một thư viện cơ bản cho bất kỳ tính toán khoa học nào. Nó cũng được sử dụng cho mảng nhiều chiều và như chúng ta đã biết ma trận là mảng chữ nhật, chúng ta sẽ sử dụng thư viện này cho ma trận đầu vào của người dùng
# get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]49 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)600 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]9 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]0_______51 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]2____53____54 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]3 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)61____162 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)63 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]1 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]2____53____54 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]3 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)69 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)62 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]9 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]9 G.dtype16 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]3____1622 G.dtype19 # first row C[0,:] # first column C[:,0] # first two rows C[0:2,:] # sub-block C[0:2,0:2] C[-2:,-2:]9 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)625 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)626 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)627 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]1 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)629_______53 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)631 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]3 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]2 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)634 # get the number of rows and columns A.shape #row number directly A.shape[0] #column number directly A.shape[1]4 G=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.double)636 Ma trận được lưu trữ trong Numpy như thế nào?
Ma trận được lưu trữ theo hàng . Lưu ý rằng trong cả hai trường hợp, nó cho rằng quy ước ma trận để lập chỉ mục đang được sử dụng, tôi. e. , đối với cả Fortran và C, chỉ mục đầu tiên là hàng. Lưu ý quy ước này ngụ ý rằng quy ước lập chỉ mục là bất biến và thứ tự dữ liệu thay đổi để giữ nguyên như vậy.
Ma trận được biểu diễn bằng Python như thế nào?
Trong Python, Ma trận được biểu diễn theo kiểu dữ liệu danh sách .
Có thư viện ma trận cho Python không?
matlib ) Mô-đun này chứa tất cả các hàm trong không gian tên gọn gàng, với các hàm thay thế sau trả về ma trận thay vì ndarray. Diễn giải đầu vào dưới dạng ma trận.
|
Bài Viết Liên Quan
Hướng dẫn dùng yline matlab python
ylineHorizontal line with constant y-valueSyntaxDescriptionexampleyline(y) creates a horizontal line at one or more y-coordinates in the current axes. For example, yline(2) creates a line at ...
Hướng dẫn what kind of games can you create with python? - bạn có thể tạo loại trò chơi nào với python?
Python là một ngôn ngữ lập trình PC hấp dẫn và có giá trị không thể tưởng tượng được mà một số lượng đáng kể các trò chơi nổi tiếng phụ thuộc ...
Hướng dẫn what is the use of __ in python? - công dụng của __ trong python là gì?
Ảnh của Mert Talay trên unplashViệc sử dụng nhiều dấu gạch dưới trong các quy ước đặt tên được giải thích !!Các dấu gạch dưới _ là đặc biệt trong ...
Hướng dẫn php get_ error handler - trình xử lý lỗi php get
Vấn đề về các lỗi trong PHPHàm error_reporting() trong PHPHàm trigger_error() trong PHPHàm set_error_handler() trong PHPNgoại lệ - Exception trong PHPthrow Exception - phát sinh ...
Thuế suất thuế tndn áp dụng năm 2023
Ảnh minh họa. Nguồn: InternetĐánh giá tác động của chính sách đến thu ngân sách năm 2022Tại Công văn số 1912/TCT-DT, Tổng cục Thuế yêu cầu khi đánh ...
Hướng dẫn call apply bind in javascript youtube - call áp dụng bind trong javascript youtube
Cuộc gọi áp dụng ràng buộc trong JavaScript là gì? Áp dụng rất giống với hàm cuộc gọi. Sự khác biệt duy nhất là trong áp dụng, bạn có thể chuyển một ...
Hướng dẫn how to find second largest number among 3 numbers in javascript - cách tìm số lớn thứ hai trong số 3 số trong javascript
Bạn có thể tìm thấy lớn nhất trong số ba số sử dụng câu lệnh if...else.Ví dụ 1: Số lớn nhất trong số ba số// program to find the largest among three numbers // ...
Hướng dẫn what is python design patterns? - trăn thiết kế mẫu là gì?
Này, tôi vừa giảm giá cho tất cả các sản phẩm. Hãy chuẩn bị các kỹ năng lập trình của chúng tôi cho thời kỳ hậu divid. Kiểm tra nó »Danh mục các ví dụ ...
Hướng dẫn executeresult php - thi hành php
#config.php<?php define(HOST, localhost); define(USERNAME, root); define(PASSWORD, ); define(DATABASE, C2002L);#DBHelper.php<?php require_once (config.php); function ...
Hướng dẫn timezone offset to hours javascript - múi giờ bù đắp thành giờ javascript
Phương pháp getTimezoneOffset() trả về sự khác biệt, tính theo phút, giữa một ngày được đánh giá trong múi giờ UTC và cùng ngày được đánh giá trong múi giờ ...
Hướng dẫn how do you display a graph in python? - làm thế nào để bạn hiển thị một biểu đồ trong python?
Pythonistas thường sử dụng thư viện âm mưu matplotlib để hiển thị dữ liệu số trong các sơ đồ, đồ thị và biểu đồ trong Python. Một loạt các chức năng ...
Who won the Rugby World Cup 2023?
After having touched the Webb Ellis Cup with their fingertips on 3 occasions, the French team is counting on victory in the 2023 edition, which is also organised on French soil. For the French, it is ...
Hướng dẫn can you turn a html into a pdf? - bạn có thể biến một html thành một pdf không?
Chuyển đổi các trang web hoặc tệp HTML thành tài liệu PDF Các tập tin vẫn riêng tư. Tự động xóa sau 2 giờ. Dịch vụ miễn phí cho các tài liệu lên tới 50 MB ...
Hướng dẫn intermediate python code examples - ví dụ về mã python trung gian
Trang web này được hỗ trợ rộng rãi bởi DataCamp. DataCamp cung cấp các hướng dẫn Python tương tác trực tuyến cho khoa học dữ liệu. Tham gia 575.000 người học ...
Hướng dẫn get column name vba excel - lấy tên cột vba excel
Tôi có một số cột được đặt tên trên một tờ. Tôi muốn gửi số cột đến một hàm sẽ trả về tên cột.Ví dụ: nếu cột 1 được đặt tên là Apple, ...
Hướng dẫn how do i iterate through an html object in javascript? - làm cách nào để lặp qua một đối tượng html trong javascript?
Tôi đang cố gắng lặp lại tất cả các yếu tố trên một trang, vì vậy tôi muốn kiểm tra mọi yếu tố tồn tại trên trang này cho một lớp đặc biệt.Vì ...
Hướng dẫn dùng refernce trong PHP
Chào các bạn, chắc hẳn ai trong chúng ta đã biết về biến và tham chiếu khi học các môn cơ sở lập trình khi mới vào nghề. Thế nhưng khi làm việc với PHP ...
Hướng dẫn thẻ p trong css
Chữ cái “p” trong thẻ <p> là viết tắt của paragraphs – đoạn văn. Thẻ p trong HTML giúp trình duyệt nhận dạng được đoạn văn bản trong HTML. Bài viết ...
Hướng dẫn export sql file in mysql workbench - xuất tệp sql trong bàn làm việc mysql
6.5.2 & NBSP; Trình hướng dẫn xuất và nhập dữ liệu SQL Sử dụng trình hướng dẫn này để xuất hoặc nhập SQL được tạo từ MySQL Workbench hoặc với lệnh ...
Hướng dẫn what is the use of file_get_contents in php? - việc sử dụng file_get_contents trong php là gì?
(Php 4> = 4.3.0, Php 5, Php 7, Php 8)file_get_contents - đọc toàn bộ tệp thành một chuỗi — Reads entire file into a stringSự mô tảfile_get_contents (& nbsp; & nbsp; & nbsp; & ...
