Artikel ini akan memperkenalkan anda Matrix di dengan setiap operasi yang berkaitan dengan topik dengan demonstrasi terprogram. Petunjuk berikut akan dibahas dalam artikel ini,
Mari kita mulakan,
Matriks Di Python
Matrix tidak lain hanyalah susunan nombor segi empat tepat atau bentuk data lain. Konsep asas matriks harus jelas sebelum beroperasi pada matriks dalam batas bahasa pengaturcaraan python. Susunan data mendatar adalah baris dan susunan menegak adalah lajur. Ukuran matriks apa pun atau dengan kata lain, bilangan elemen di dalam matriks adalah (R) X (C) di mana R adalah baris dan C, lajur. Python tidak mempunyai jenis terbina dalam untuk matriks, jadi kami menganggap dua atau lebih senarai bersama sebagai matriks.
Sekarang, mari kita lihat elemen matriks dan fungsinya. Pertimbangkan kod python yang digambarkan di bawah ini.
jenis operator dalam javascript
print ('n SELAMAT DATANG KE EDUREKA! n') print ('Berikut adalah Matrixn') A = [[1,4,5,12], [-5,8,9,0] [-6,7,11, 19]] cetak ('A =', A) cetak ('n Mencuba untuk mencetak baris ke-2') cetak ('A [1] =', A [1]) cetak ('n Mencuba untuk mencetak baris ke-2, elemen ke-3 cetak ('A [1] [2] =', A [1] [2]) cetak ('nPriting elemen terakhir dari baris pertama') cetak ('A [0] [3] =', A [ 0] [3]) lajur = [] untuk baris di A: column.append (baris [2]) cetak ('n Menampilkan lajur ke-3 hanya') cetak ('lajur ke-3 =', lajur) cetak ('n Terima kasih anda! Selamat hari! ')Pengeluaran
Teruskan dengan artikel ini
Pakej NumPy Untuk Matriks Di Python
Numpy adalah perpustakaan python, yang memungkinkan untuk pengkomputeran saintifik. Numpy dapat membantu pengguna mengerjakan tatasusunan multidimensi.
/ Penambahan cetakan Matriks ('n SELAMAT DATANG KE EDUREKA! N') import numpy sebagai np A = np.array ([[24,41], [35, -9]]) B = np.array ([[19, - 36], [37,68]]) C = A + B cetak ('Menjumlahkan matriks menggunakan Numpy is simplen') print (C) print ('nTerima Kasih!')Pengeluaran
/
Teruskan dengan artikel ini
Pendaraban Matriks
Produk dua matriks didapati menggunakan perpustakaan Numpy seperti yang digambarkan di bawah.
pasang php pada windows 10
// Import numpy sebagai np A = np.array ([[7,1,3], [6, -2,0]]) B = np.array ([[2,3], [9,5], [4, -2]]) C = A.dot (B) print ('nProduk dua matriks adalah n') cetak (C) cetak ('nTerima kasih! N')Pengeluaran
Melanjutkan dengan artikel ini mengenai Matrix In Python,
cara menggunakan anaconda python
Leraikan Matriks
Transpose merujuk kepada matriks baru yang terbentuk yang barisnya sekarang adalah lajur dan lajurnya sekarang adalah baris dari matriks awal.
// Import numpy sebagai np A = np.array ([[1,1], [2,1], [3, -3]]) print ('n Ini adalah matrixn asal anda') print (A) print ( 'Ini adalah transpose anda') print (A.transpose ()) print ('nTerima Kasih')Pengeluaran
Ini membawa kita ke akhir artikel ini.
Untuk mendapatkan pengetahuan mendalam tentang Python bersama dengan pelbagai aplikasinya, anda boleh untuk latihan dalam talian secara langsung dengan sokongan 24/7 dan akses seumur hidup.
Ada soalan untuk kami? Sebutkannya di bahagian komen artikel dan kami akan menghubungi anda.