Матрица Python:транспонирование, умножение, примеры массивов NumPy

Что такое матрица Python?

Матрица Python — это специализированный двумерный прямоугольный массив данных, хранящихся в строках и столбцах. Данные в матрице могут быть числами, строками, выражениями, символами и т. д. Матрица — это одна из важных структур данных, которую можно использовать в математических и научных расчетах.

Из этого руководства по Python вы узнаете:

• Что такое матрица Python?
• Как работают матрицы Python?
• Создайте матрицу Python, используя тип данных вложенного списка
• Чтение данных внутри Python Matrix с помощью списка.
• Пример 2. Чтобы прочитать последний элемент из каждой строки.
• Пример 3. Печать строк в матрице
• Добавление матриц с помощью вложенного списка
• Умножение матриц с использованием вложенного списка
• Создание матрицы Python с использованием массивов из пакета Python Numpy
• Матричная операция с использованием Numpy.Array()
• Доступ к матрице NumPy

Как работают матрицы Python?

Данные внутри двумерного массива в матричном формате выглядят следующим образом:

Шаг 1)

Он показывает матрицу 2×2. Он имеет две строки и 2 столбца. Данные внутри матрицы являются числами. Строка1 имеет значения 2,3, а строка2 имеет значения 4,5. Столбцы, т. е. col1, имеют значения 2,4, а col2 — значения 3,5.

Шаг 2)

Он показывает матрицу 2×3. Он имеет две строки и три столбца. Данные внутри первой строки, т. е. row1, имеют значения 2, 3, 4, а row2 — значения 5, 6, 7. Столбцы col1 имеют значения 2,5, col2 имеют значения 3,6, а col3 имеют значения 4,7.

Точно так же вы можете хранить свои данные внутри матрицы nxn в Python. С матрицей можно выполнять множество операций сложения, вычитания, умножения и т. д.

В Python нет простого способа реализовать матричный тип данных.

Матрица Python использует массивы, и то же самое можно реализовать.

• Создайте матрицу Python, используя тип данных вложенного списка.
• Создание матрицы Python с использованием массивов из пакета Python Numpy

Создайте матрицу Python, используя тип данных вложенного списка

В Python массивы представлены с использованием типа данных списка. Теперь воспользуемся списком для создания матрицы Python.

Мы создадим матрицу 3×3, как показано ниже:

• Матрица состоит из 3 строк и 3 столбцов.
• Первая строка в формате списка будет иметь следующий вид:[8,14,-6]
• Второй строкой в ​​списке будет:[12,7,4]
• Третья строка в списке будет:[-11,3,21]

Матрица внутри списка со всеми строками и столбцами показана ниже:

04

Таким образом, в соответствии с матрицей, указанной выше, тип списка с данными матрицы выглядит следующим образом:

13

Чтобы прочитать данные внутри Python Matrix, используя список.

Мы будем использовать матрицу, определенную выше. Пример будет считывать данные, печатать матрицу, отображать последний элемент из каждой строки.

Пример:распечатать матрицу

20

Вывод:

34

Пример 2:чтение последнего элемента из каждой строки.

43

Вывод:

51

Пример 3:Печать строк в матрице

63

Вывод:

75

Добавление матриц с помощью вложенного списка

Мы можем легко сложить две заданные матрицы. Матрицы здесь будут в виде списка. Давайте поработаем над примером, который позаботится о добавлении данных матриц.

Матрица 1:

82

Матрица 2:

92

Последний инициализирует матрицу, в которой будет храниться результат M1 + M2.

Матрица 3:

100 
Пример:добавление матриц
 
 Чтобы добавить, матрицы будут использовать цикл for, который будет проходить через обе заданные матрицы. 
 
117
 
 Вывод:
 
122
 
Умножение матриц с использованием вложенного списка
 
 Чтобы умножить матрицы, мы можем использовать цикл for для обеих матриц, как показано в коде ниже:
 
137
 
 Вывод:
 
149
 
Создание матрицы Python с использованием массивов из пакета Python Numpy
 
 Библиотека Python Numpy помогает работать с массивами. Numpy обрабатывает массив немного быстрее, чем список.
 
 Чтобы работать с Numpy, вам нужно сначала установить его. Следуйте инструкциям ниже, чтобы установить Numpy.
 
 Шаг 1) 
 
 Команда для установки Numpy:
 
152
 
 Шаг 2) 
 
 Чтобы использовать Numpy в своем коде, его необходимо импортировать.
 
168
 
 Шаг 3) 
 
 Вы также можете импортировать Numpy, используя псевдоним, как показано ниже:
 
171
 
 Мы собираемся использовать метод array() из Numpy для создания матрицы Python. 
 
Пример:массив в Numpy для создания матрицы Python
 
189
 
 Вывод:
 
190
 
Матричная операция с использованием Numpy.Array()
 
 Матричная операция, которую можно выполнить, — это сложение, вычитание, умножение, транспонирование, чтение строк, столбцов матрицы, нарезка матрицы и т. д. Во всех примерах мы будем использовать метод array(). 
 
Добавление матрицы 
 
 Чтобы выполнить сложение матрицы, мы создадим две матрицы с помощью numpy.array() и добавим их с помощью оператора (+).
 
 Пример: 
 
205
 
 Вывод:
 
212
 
Матричное вычитание
 
 Чтобы выполнить вычитание матрицы, мы создадим две матрицы с помощью numpy.array() и вычтем их с помощью оператора (-).  
 
 Пример: 
 
222
 
 Вывод:
 
231
 
Матричное умножение
 
 Сначала создадим две матрицы, используя numpy.arary(). Чтобы умножить их, вы можете использовать метод numpy dot(). Numpy.dot() — это точечный продукт матриц M1 и M2. Numpy.dot() обрабатывает двумерные массивы и выполняет умножение матриц.
 
 Пример:
 
244
 
 Вывод:
 
254
 
Транспонирование матрицы
 
 Транспонирование матрицы вычисляется путем изменения строк как столбцов и столбцов как строк. Функцию transpose() из Numpy можно использовать для вычисления транспонирования матрицы.
 
 Пример:
 
268
 
 Вывод:
 
272
 
Разрез матрицы
 
 Нарезка вернет вам элементы из матрицы на основе заданного начального/конечного индекса.
 
 
Синтаксис нарезки:[начало:конец]
 
Если начальный индекс не указан, он считается равным 0. Например, [:5] означает [0:5].
 
Если конец не передан, он будет равен длине массива.
 
Если начало/конец имеют отрицательные значения, нарезка будет выполняться с конца массива.
 
 
 Прежде чем мы приступим к срезу матрицы, давайте сначала разберемся, как применить срез к простому массиву.
 
287
 
 Вывод:
 
298
 
 Теперь давайте реализуем нарезку на матрице. Чтобы выполнить нарезку матрицы 
 
 синтаксис будет M1[row_start:row_end, col_start:col_end]
 
 
Первый старт/конец будет для строки, т. е. для выбора строк матрицы.
 
Второе начало/конец будет для столбца, т. е. для выбора столбцов матрицы.
 
 
 Матрица M1 t, которую мы собираемся использовать, выглядит следующим образом:
 
307
 
 Всего 4 ряда. Индекс начинается с 0 до 3. 0
th
 ряд:[2,4,6,8,10], 1
ст
 строка [3,6,9,-12,-15], за которой следует 2
nd
 и 3
место
 .
 
 Матрица M1 имеет 5 столбцов. Индекс начинается с 0 до 4. 0
th
 столбец имеет значения [2,3,4,5], 1
st
 столбцы имеют значения [4,6,8,-10], за которыми следует 2
nd
 , 3
й
 , 4
й
 и 5
е
 .
 
 Вот пример, показывающий, как получить данные строк и столбцов из матрицы с помощью срезов. В примере мы печатаем 1
st
 и 2
е
 строка, а для столбцов нам нужны первый, второй и третий столбцы. Чтобы получить этот вывод, мы использовали:M1[1:3, 1:4]
 
 Пример:
 
319
 
 Вывод:
 
320
 
Пример:распечатать все строки и третьи столбцы
 
333
 
 Вывод:
 
347
 
Пример:печать первой строки и всех столбцов
 
357
 
 Вывод:
 
369
 
Пример:для печати первых трех строк и первых двух столбцов
 
371
 
 Вывод:
 
380
 
Доступ к матрице NumPy
 
 Мы видели, как работает нарезка. Принимая это во внимание, мы узнаем, как получить строки и столбцы из матрицы.
 
Чтобы напечатать строки матрицы
 
 В примере будут напечатаны строки матрицы.
 
 Пример:
 
396
 
 Вывод:
 
409
 
 Чтобы получить последнюю строку, вы можете использовать индекс или -1. Например, матрица имеет 3 строки, 
 
 поэтому M1[0] даст вам первую строку,
 
 M1[1] даст вам вторую строку
 
 M1[2] или M1[-1] даст вам третью строку или последнюю строку.
 
Чтобы напечатать столбцы матрицы
 
412
 
 Вывод:
 
426
 
Обзор:
 
 
Матрица Python — это специализированный двумерный прямоугольный массив данных, хранящийся в строках и столбцах. Данные в матрице могут быть числами, строками, выражениями, символами и т. д. Матрица — одна из важных структур данных, которую можно использовать в математических и научных расчетах.
 
В Python нет простого способа реализовать матричный тип данных. Матрица Python может быть создана с использованием типа данных вложенного списка и библиотеки numpy.
 
Библиотека Python Numpy помогает работать с массивами. Numpy обрабатывает массив немного быстрее, чем список.
 
Матричная операция, которую можно выполнить, – это сложение, вычитание, умножение, транспонирование, чтение строк и столбцов матрицы, разрезание матрицы и т. д.
 
Чтобы добавить две матрицы, вы можете использовать numpy.array() и добавлять их с помощью оператора (+).
 
Чтобы умножить их, вы можете использовать метод numpy dot(). Numpy.dot() — это точечный продукт матриц M1 и M2. Numpy.dot() обрабатывает двумерные массивы и выполняет умножение матриц.
 
Транспонирование матрицы вычисляется путем преобразования строк в столбцы и столбцов в строки. Функцию transpose() из Numpy можно использовать для вычисления транспонирования матрицы.
 
Нарезка матрицы вернет вам элементы на основе заданного начального/конечного индекса.
 
 

            


            

               Вход в Facebook с использованием Python:пример входа в FB         
                Python против PHP:в чем разница между Python и PHP?