Như trăn ma trận

Question

Nếu chúng thực sự là 1D, bạn sẽ phải tăng kích thước bằng cách này hay cách khác. Ví dụ, định hình lại hoặc bổ sung một chiều như tôi đã làm với

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

9 ở trên. Hoặc sử dụng một số chức năng làm điều đó cho bạn

Nội dung chính Show

Làm thế nào để bạn tạo một ma trận từ một vectơ trong Python?
Làm cách nào để kết hợp hai mảng thành một ma trận trong Python?
Làm thế nào để bạn thêm hai cái nhìn trong Python?
Làm thế nào để bạn chuyển đổi nhiều danh sách thành một danh sách trong Python?

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

0 tham gia các mảng trên một chiều ban đầu mới. Hãy nhớ rằng trong Python/Numpy Kích thước đầu tiên là phần bên ngoài giống nhau (Matlab là ngược lại)

Các biến thể

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

1 điều chỉnh các kích thước, và sau đó làm____02.

In [66]: np.stack([x,y,z],axis=1).shape                                                        
Out[66]: (10, 3)
In [67]: np.column_stack([x,y,z]).shape                                                        
Out[67]: (10, 3)
In [68]: np.vstack([x,y,z]).shape                                                              
Out[68]: (3, 10)

===

D0 =np.array([[np.cos(2*np.pi*f*time)],[np.sin(2*np.pi*f*time)],np.ones((len(time),1)).transpose()],'float').transpose()

tôi đoán

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

3 là vô hướng và

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

4 là một mảng 1D (hình dạng (10,))

[np.cos(2*np.pi*f*time)]

Ended A (10,) in

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

5, when the variable to a array to shape (1,10).

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

6 is (10,1) has been convert to (1,10).

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

7 in this number tạo ra một mảng (3,1,10). Switch that is (10,1,3)

Nếu bạn bỏ qua [] và định dạng tạo ra (1,10) mảng

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

3

will tham gia 3 (10,) array to done (3,10), sau đó chuyển sang (10,3)

Ngoài ra,

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

4

Tham gia các mảng 3 (1,10) để tạo một (3,10), mà bạn có thể chuyển vị trí

numpy. nối ((a1, a2,. ), axis = 0, out = none, dtype = none, cast = "more_kind")#nối( . ), a2, ...) , axis=0 , out=None, dtype=None, casting="same_kind")#

Tham gia một chuỗi dọc theo một hệ thống hiện có

Tham sốsa1, A2, trình tự của Array_likea1, a2, … trình tự của Array_like

Các mảng phải có dạng tương tự, ngoại trừ trong kích thước tương ứng với thành phần (theo mặc định, theo mặc định)

Trục, tùy chọn int, tùy chọn

Các mảng dọc theo đó các mảng sẽ được kết nối. Nếu trục không được, các mảng được làm phẳng trước khi sử dụng. Default is 0

Outndarray, tùy chọn ndarray, tùy chọn

Nếu được cung cấp, điểm đến để đặt kết quả. Hình dạng phải đúng, phù hợp với những gì Concatenate sẽ trở lại nếu không có đối số nào được định nghĩa

DTYPEST hoặc DTYPE str hoặc dtype

Nếu được cung cấp, mảng đích sẽ có DTYPE này. Unable to be supply to the outside

New in version 1. 20. 0

Đúc {'no,' tương đương, 'an toàn {'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'}, tùy chọn<

Kiểm soát loại dữ liệu có thể xảy ra. Default is ‘giống nhau_loại

New in version 1. 20. 0

Đúc {‘no,’ tương đương, ’an toàn ndarray

Kiểm soát loại dữ liệu có thể xảy ra. Default is ‘giống nhau_loại

Trở vềSresndarray

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

8

Các mảng được kết nối

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

9

Xem thêm

In [66]: np.stack([x,y,z],axis=1).shape                                                        
Out[66]: (10, 3)
In [67]: np.column_stack([x,y,z]).shape                                                        
Out[67]: (10, 3)
In [68]: np.vstack([x,y,z]).shape                                                              
Out[68]: (3, 10)

0

Chức năng Ghép nối mặt nạ đầu vào

In [66]: np.stack([x,y,z],axis=1).shape                                                        
Out[66]: (10, 3)
In [67]: np.column_stack([x,y,z]).shape                                                        
Out[67]: (10, 3)
In [68]: np.vstack([x,y,z]).shape                                                              
Out[68]: (3, 10)

1

Chia mảng thành nhiều mảng phụ theo chiều ngang (cột không ngoan)

In [66]: np.stack([x,y,z],axis=1).shape                                                        
Out[66]: (10, 3)
In [67]: np.column_stack([x,y,z]).shape                                                        
Out[67]: (10, 3)
In [68]: np.vstack([x,y,z]).shape                                                              
Out[68]: (3, 10)

2

Chia mảng thành nhiều mảng phụ theo chiều dọc (hàng không ngoan)

In [66]: np.stack([x,y,z],axis=1).shape                                                        
Out[66]: (10, 3)
In [67]: np.column_stack([x,y,z]).shape                                                        
Out[67]: (10, 3)
In [68]: np.vstack([x,y,z]).shape                                                              
Out[68]: (3, 10)

3

Chia mảng thành nhiều mảng dọc theo trục thứ 3 (độ sâu)

In [66]: np.stack([x,y,z],axis=1).shape                                                        
Out[66]: (10, 3)
In [67]: np.column_stack([x,y,z]).shape                                                        
Out[67]: (10, 3)
In [68]: np.vstack([x,y,z]).shape                                                              
Out[68]: (3, 10)

4

Sắp xếp các chuỗi dọc theo một hệ thống mới

In [66]: np.stack([x,y,z],axis=1).shape                                                        
Out[66]: (10, 3)
In [67]: np.column_stack([x,y,z]).shape                                                        
Out[67]: (10, 3)
In [68]: np.vstack([x,y,z]).shape                                                              
Out[68]: (3, 10)

5

Sử dụng nhanh các mảng từ các khối

In [66]: np.stack([x,y,z],axis=1).shape                                                        
Out[66]: (10, 3)
In [67]: np.column_stack([x,y,z]).shape                                                        
Out[67]: (10, 3)
In [68]: np.vstack([x,y,z]).shape                                                              
Out[68]: (3, 10)

6

Các mảng ngăn xếp theo thứ tự theo chiều ngang (cột không ngoan)

In [66]: np.stack([x,y,z],axis=1).shape                                                        
Out[66]: (10, 3)
In [67]: np.column_stack([x,y,z]).shape                                                        
Out[67]: (10, 3)
In [68]: np.vstack([x,y,z]).shape                                                              
Out[68]: (3, 10)

7

Các mảng sắp xếp theo thứ tự theo chiều dọc (hàng không ngoan)

In [66]: np.stack([x,y,z],axis=1).shape                                                        
Out[66]: (10, 3)
In [67]: np.column_stack([x,y,z]).shape                                                        
Out[67]: (10, 3)
In [68]: np.vstack([x,y,z]).shape                                                              
Out[68]: (3, 10)

8

Các ngăn xếp theo chiều sâu thứ tự không ngoan (đọc theo chiều thứ ba)

In [66]: np.stack([x,y,z],axis=1).shape                                                        
Out[66]: (10, 3)
In [67]: np.column_stack([x,y,z]).shape                                                        
Out[67]: (10, 3)
In [68]: np.vstack([x,y,z]).shape                                                              
Out[68]: (3, 10)

9

Sắp xếp các mảng 1-D dưới dạng các cột thành một mảng 2-D

Ghi chú

Khi một hoặc nhiều mảng được kết nối là MaskedArray, chức năng này sẽ trả về một đối tượng MaskedArray thay vì ndarray, nhưng mặt nạ đầu vào không được quản lý. Trong trường hợp được mong chờ một chiếc mặt nạ được dự kiến làm đầu vào, hãy sử dụng hàm ma. nối từ mô-đun -mảng đeo mặt nạ

Ví dụ

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

7

Chức năng này sẽ không tồn tại mặt nạ đầu vào MaskedArray

In [62]: x,y,z = np.ones((10,),int), np.zeros((10,),int), np.arange(10)                        
In [63]: z.shape                                                                               
Out[63]: (10,)
In [64]: np.array([x,y,z]).shape                                                               
Out[64]: (3, 10)
In [65]: np.array([x,y,z]).T       # transpose                                                            
Out[65]: 
array([[1, 0, 0],
       [1, 0, 1],
       [1, 0, 2],
       [1, 0, 3],
       [1, 0, 4],
       [1, 0, 5],
       [1, 0, 6],
       [1, 0, 7],
       [1, 0, 8],
       [1, 0, 9]])

8

Làm thế nào để bạn tạo một ma trận từ một vectơ trong Python?

Làm thế nào để tạo một màn hình hoặc màn hình trong Python ?. .

Bước 1 - Nhập thư viện. Nhập khẩu Numpy dưới dạng NP.

Bước 2 - Thiết lập màn hình và ma trận. Chúng tôi đã tạo ra một màn hình và ma trận bằng mảng và chúng tôi sẽ tìm thấy vị trí chuyển đổi của nó.

Bước 3 - Tính chuyển đổi và ma trận

Làm cách nào để kết hợp hai mảng thành một ma trận trong Python?

Sử dụng numpy. nối () để hợp nhất nội dung của hai hoặc nhiều mảng thành một mảng. Hàm này có một số đối số tương tự với các mảng numpy để kết hợp và trả về một mảng ndarray numpy. Lưu ý rằng phương thức này cũng lấy phần tử làm đối số khác, khi không được định sẵn, nó mặc định là 0. concatenate() để hợp nhất nội dung của hai hoặc nhiều mảng thành một mảng. Hàm này lấy một số đối số cùng với các mảng NumPy để nối và trả về một mảng Numpy ndarray. Lưu ý rằng phương thức này cũng lấy axis làm đối số khác, khi không được chỉ định, nó sẽ mặc định là 0.

Làm thế nào để bạn thêm hai cái nhìn trong Python?

Chúng ta có thể thêm các góc nhìn trực tiếp vào Python bằng cách thêm các mảng numpy. Ví dụ: xác định hai màn hình với ba phần tử, sau đó thêm chúng lại với nhau. Chạy ví dụ đầu tiên trong hai màn cha sau đó trong một khung nhìn mới là việc bổ sung hai khung. thêm mảng NumPy . Ví dụ xác định hai vectơ có ba phần tử, sau đó cộng chúng lại với nhau. Chạy ví dụ đầu tiên in hai vectơ cha sau đó in một vectơ mới là phép cộng của hai vectơ.

Làm thế nào để bạn chuyển đổi nhiều danh sách thành một danh sách trong Python?

Chuyển đổi danh sách thành Ma trận trong Python. .

Sử dụng một vòng lặp và danh sách cắt để chuyển đổi danh sách thành một mảng hoặc ma trận trong Python

Sử dụng hàm array() from the library Numpy to convert the list to array or ma trận trong Python

Use function AsArray() from library Numpy to convert list to an array or ma trận trong Python

programming python

Như trăn ma trận

Làm thế nào để bạn tạo một ma trận từ một vectơ trong Python?

Làm cách nào để kết hợp hai mảng thành một ma trận trong Python?

Làm thế nào để bạn thêm hai cái nhìn trong Python?

Làm thế nào để bạn chuyển đổi nhiều danh sách thành một danh sách trong Python?

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội