Vectorize ma trận Python

NumPy là một thư viện Python được thiết kế để hoạt động hiệu quả với các mảng trong Python. Nó nhanh, đơn giản để tìm hiểu và lưu trữ hiệu quả. Trong NumPy, chúng tôi có thể tạo một mảng n chiều

Vectơ là gì?

Trong python, các vectơ được tạo từ các thành phần, là các số thông thường. Một vectơ có thể được coi là một danh sách các số và đại số vectơ là các phép toán được thực hiện trên các số trong danh sách. Nói cách khác, một vectơ là mảng 1-D gọn gàng

Chúng tôi sử dụng np. phương thức array() để tạo một véc tơ

cú pháp

np.array(list)

Thông số

• list − danh sách 1-D, có thể có một hàng và n cột hoặc n hàng và một cột

Giá trị trả về − trả về vector(numpy. ndarray)

Tạo một Vectơ ngang từ một danh sách nhất định

Trong phương pháp này, chúng tôi tạo một vectơ ngang từ danh sách bằng cách sử dụng numpy. hàm mảng ()

Thuật toán (Các bước)

Sau đây là Thuật toán/các bước cần tuân thủ để thực hiện tác vụ mong muốn -

• Sử dụng từ khóa nhập để nhập mô-đun NumPy có tên bí danh

• Tạo một biến để lưu trữ danh sách 1 chiều ngang

• Sử dụng numpy. hàm array() (trả về một ndarray. ndarray là một đối tượng mảng thỏa mãn các yêu cầu đã cho) để tạo một vector_1 bằng cách chuyển list_1 đã cho làm đối số cho nó i. e, véc tơ dưới dạng một hàng

• In vectơ ngang kết quả

Chương trình sau tạo vectơ ngang từ danh sách bằng cách sử dụng hàm NumPy array() và trả về nó -

Ví dụ

đầu ra

Khi thực thi, chương trình trên sẽ tạo đầu ra sau -

Given List = [15, 20, 25, 'Hello', 'TutorialsPoint']
The resultant horizontal vector:
['15' '20' '25' 'Hello' 'TutorialsPoint']

Tạo một Vector Dọc

Trong phương pháp này, chúng tôi tạo một vectơ dọc bằng cách sử dụng numpy. hàm mảng ()

Thuật toán (Các bước)

Sau đây là Thuật toán/các bước cần tuân thủ để thực hiện tác vụ mong muốn -

• Sử dụng từ khóa nhập để nhập mô-đun NumPy có tên bí danh

• Truyền danh sách dọc làm đối số cho numpy. hàm array() (trả về một ndarray. ndarray là một đối tượng mảng thỏa mãn các yêu cầu đã cho) và lưu trữ vectơ dọc này trong một biến

• In vectơ dọc kết quả

Ví dụ

Chương trình sau tạo vectơ dọc bằng cách sử dụng hàm NumPy array() và trả về nó -

đầu ra

Khi thực thi, chương trình trên sẽ tạo đầu ra sau -

The resultant vertical vector:
[['5']
 ['40']
 ['20']
 ['Hello']
 ['TutorialsPoint']]

Tạo Ma trận bằng cách sử dụng numpy. hàm mat()

Trong phương pháp này, chúng tôi tạo một ma trận bằng cách sử dụng numpy. hàm mat()

Trong Python, phương thức mat() dùng để chuyển mảng thành ma trận

Thông số

Hàm mat() chấp nhận các đối số sau -

• dữ liệu - Đây là dữ liệu đầu vào hoặc một mảng giống như đối tượng

• dtype - Điều này đại diện cho kiểu dữ liệu của ma trận đầu ra

Giá trị trả về

Phương thức mat() diễn giải đầu vào dưới dạng ma trận và trả về nó

Thuật toán (Các bước)

Sau đây là Thuật toán/các bước cần tuân thủ để thực hiện tác vụ mong muốn -

• Sử dụng từ khóa nhập để nhập mô-đun NumPy có tên bí danh

• Truyền danh sách lồng nhau (danh sách các danh sách) làm đối số cho numpy. hàm mat()(phương thức mat() được sử dụng để chuyển đổi một mảng thành ma trận) và lưu trữ ma trận này trong một biến

• In ma trận kết quả

Ví dụ

Chương trình sau tạo ma trận bằng cách sử dụng hàm Numpy mat() và trả về nó -

đầu ra

Khi thực thi, chương trình trên sẽ tạo đầu ra sau -

The created matrix is:
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

Tạo Ma trận bằng cách sử dụng numpy. hàm ma trận ()

Trong phương pháp này, chúng tôi tạo một ma trận bằng cách sử dụng numpy. hàm ma trận ()

Thông số

các numpy. hàm matrix() chấp nhận các đối số sau -

• dữ liệu - Đây là dữ liệu đầu vào hoặc một mảng giống như đối tượng

• dtype - Điều này đại diện cho kiểu dữ liệu của ma trận đầu ra

Giá trị trả về

Biểu diễn ma trận của dữ liệu

Thuật toán (Các bước)

Sau đây là Thuật toán/các bước cần tuân thủ để thực hiện tác vụ mong muốn -

• Sử dụng từ khóa nhập để nhập mô-đun NumPy có tên bí danh

• Truyền danh sách lồng nhau (danh sách các danh sách) làm đối số cho numpy. hàm matrix()(Từ một chuỗi dữ liệu hoặc một đối tượng dạng mảng, lớp này trả về một ma trận. Ma trận kết quả là một mảng 2D chuyên biệt) và lưu trữ ma trận này trong một biến

• In ma trận kết quả

Ví dụ

Chương trình sau tạo ma trận bằng cách sử dụng hàm Numpy matrix() và trả về nó -

đầu ra

Khi thực thi, chương trình trên sẽ tạo đầu ra sau -

The created matrix is:
[[ 5  3  9 11]
 [ 4  5  6 23]
 [ 7  8  9 84]]

Phần kết luận

Trong hướng dẫn này, chúng ta đã học được hai cách riêng biệt để tạo ma trận trong Python, cũng như cách tạo vectơ dọc và ngang

Bạn sẽ sử dụng vectơ ma trận trong Python như thế nào?

Numpy có phải là Vector hóa không?

Ý nghĩa của Vectorization trong Python là gì?