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Python中怎样使用shApE计算矩阵的行和列

import numpya = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])print a.shape矩阵有一个shape属性,是一个(行,列)形式的元组

你得先安装numpy库,矩阵(ndarray)的shape属性可以获取矩阵的形状(例如二维数组的行列),获取的结果是一个元组,因此相关代码如下: import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行和列数print x.shape ...

属于numpy库的方法 import numpya=numpy.zeros((5,5),dtype='int32')a.shape输出为(5,5) 可以用 a.shape[0]看行数(也就是第一个维度) P.S. 可以初始化高维矩阵 就是a可以不止二维

>>> import numpy as np>>> a = np.arange(1,11).reshape(10,1)>>> b = a * 1.1>>> c = a / 1.1>>> aarray([[ 1], [ 2], [ 3], [ 4], [ 5], [ 6], [ 7], [ 8], [ 9], [10]])>>> barray([[ 1.1], [ 2.2], [ 3.3], [ 4.4], [ 5.5], [ 6.6], [ 7.7]...

import numpy a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print a.shape 矩阵有一个shape属性,是一个(行,列)形式的元组

output = []nrow = len(mat)ncol = len(mat[0])for i in range(ncol): output.append(sum([mat[x][i] for x in range(nrow)]))print output

output = []nrow = len(mat)ncol = len(mat[0])for i in range(ncol): output.append(sum([mat[x][i] for x in range(nrow)]))print output

矩阵就是一个元素是列表的列表。按照求数据中的最孝最大、平均值,只要连接每个子列表,组成一个单列表就可以做到。

不能直接算。 exp()方法返回指数x: ex.语法 以下是exp()方法的语法: 123 import math math.exp( x ) 注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入math模块,然后需要用math的静态对象来调用这个函数。参数 x -- 这是一个数值表达式 返回值...

Numpy可以使用reshape()函数进行矩阵重排列,默认按行排列(C语言风格),通过修改order参数可以改为按列排列(Fortran风格)。参考例子: In [1]: import numpy as npIn [2]: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])In [3]: print a[[1 2 3] [4 5 6]]...

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