Questo articolo ti introdurrà Matrix in con ogni operazione che riguarda l'argomento con una dimostrazione programmatica. I seguenti suggerimenti saranno trattati in questo articolo,
- Matrix In Python
- Pacchetto NumPy per matrici in Python
- Moltiplicazione di matrici
- Trasposizione di una matrice
Cominciamo allora,
Matrix In Python
come usare i set in java
La matrice non è altro che una matrice rettangolare di numeri o qualsiasi altra forma di dati. Il concetto di base di una matrice dovrebbe essere chiaro prima di operare su matrici entro i confini del linguaggio di programmazione Python. La disposizione orizzontale dei dati sono righe e la disposizione verticale sono colonne. La dimensione di qualsiasi matrice o, in altre parole, il numero di elementi all'interno di una matrice è (R) X (C) dove R è righe e C, colonne. Python non ha un tipo incorporato per le matrici, quindi consideriamo due o più elenchi insieme come una matrice.
Ora, diamo uno sguardo alla visualizzazione degli elementi di una matrice e della sua funzionalità. Considera il codice Python illustrato di seguito.
print ('nWELCOME TO EDUREKA! n') print ('Di seguito è riportato un Matrixn') A = [[1,4,5,12], [-5,8,9,0] [-6,7,11, 19]] print ('A =', A) print ('nTentando di stampare la seconda riga') print ('A [1] =', A [1]) print ('nTentando di stampare la seconda riga, terzo elemento ') print (' A [1] [2] = ', A [1] [2]) print (' nPriting ultimo elemento del primo rown ') print (' A [0] [3] = ', A [ 0] [3]) colonna = [] per riga in A: column.append (riga [2]) print ('n Visualizzazione solo della terza colonna n') print ('terza colonna =', colonna) print ('n Grazie ti auguro una buona giornata! ')Produzione
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Pacchetto NumPy per matrici in Python
Numpy è una libreria Python, che consente il calcolo scientifico. Numpy può aiutare gli utenti a lavorare su array multidimensionali.
/ Addition of Matrices print ('nWELCOME TO EDUREKA! N') importa numpy come np A = np.array ([[24,41], [35, -9]]) B = np.array ([[19, - 36], [37,68]]) C = A + B print ('Sommare una matrice usando Numpy è semplice') print (C) print ('nThank You!')Produzione
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Moltiplicazione di matrici
sovraccarico di funzioni nell'esempio c ++
Il prodotto di due matrici si trova utilizzando le librerie Numpy come illustrato di seguito.
// Importa numpy come np A = np.array ([[7,1,3], [6, -2,0]]) B = np.array ([[2,3], [9,5], [4, -2]]) C = A.dot (B) print ('nIl prodotto di due matrici è n') print (C) print ('nGrazie! N')Produzione
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Trasposizione di una matrice
Transpose si riferisce a una nuova matrice formata le cui righe sono ora le colonne e le cui colonne sono ora le righe della matrice iniziale.
ec2 crea istanza da snapshot
// Importa numpy come np A = np.array ([[1,1], [2,1], [3, -3]]) print ('n Questa è la tua matrice originalen') print (A) print ( 'Questa è la tua trasposizione') print (A.transpose ()) print ('nThank You')Produzione
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