python学习之矩阵

zip()函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用 * 号操作符,可以将元组解压为列表。

>>> a=[1,2,3]
>>> b=[4,5,6]
>>> c=[7,8,9,10]
>>> d=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
>>> list(zip(a,b))  #打包为元组列表
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> list(zip(a,c))  #a,c元素个数不同,以最短的那个为准
[(1, 7), (2, 8), (3, 9)]
>>> list(zip(*d))   #相当于对矩阵d求转置矩阵
[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

注意:python 2和python 3不同,在python 3 中因为返回的是list,座椅要加list() ,python 2 中直接zip(a,b)就可以了

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 深度学习: Jacobian矩阵 & Hessian矩阵

    [1] Functions - Gradient, Jacobian and Hessian [2] Deep Learning Book

    JNingWei
  • 邻接矩阵学习

    邻接矩阵:是表示顶点之间相邻关系的矩阵。因此,用一个一维数组存放图中所有顶点数据;用一个二维数组存放顶点间的关系(边或弧)的数据,这个二维数组称为邻接矩阵。邻接...

    用户3003813
  • 放弃深度学习?我承认是因为线性代数

    深度学习:作为机器学习的一个子域,关注用于模仿大脑功能和结构的算法:人工神经网络。

    AI研习社
  • 【干货】深度学习中的线性代数---简明教程

    线性代数对于理解机器学习和深度学习内部原理至关重要,线性代数是有关连续值的数学。许多计算机科学家在此方面经验不足,传统上计算机科学更偏重离散数学。这篇博文主要介...

    昱良
  • 学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量,矩阵、向量相乘,单位矩阵、逆矩阵

    线性代数,面向连续数学,非离散数学。《The Matrix Cookbook》,Petersen and Pedersen,2006。Shilov(1977)。

    利炳根
  • 研究深度学习的开发者,需要对 Python 掌握哪些知识?

    今天是918,一个对中国人来说非常特殊的日子。这一天,有些地方可能会拉响警笛,有的地方可能会有一些纪念活动。

    用户1737318
  • 从机器学习学python(四) ——numpy矩阵基础

    从机器学习学python(四)——numpy矩阵基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、numpy中matrix 和 array的区别 ...

    用户1327360
  • 机器学习中的矩阵向量求导(五) 矩阵对矩阵的求导

        在矩阵向量求导前4篇文章中,我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导,以及向量对向量的求导。本文我们就讨论下之前没有涉及到的矩阵对矩阵的求导,还有矩阵对向量,...

    刘建平Pinard
  • 新手入门学习python Numpy基础操作

    NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。是...

    砸漏
  • Python矩阵和Numpy数组的那些事儿

    使用嵌套列表和NumPy包的Python矩阵。矩阵是一种二维数据结构,其中数字按行和列排列。

    Python进阶者
  • 资源 | 从数组到矩阵的迹,NumPy常见使用大总结

    机器之心
  • 安利!这是我见过最好的NumPy图解教程

    NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作...

    量化投资与机器学习微信公众号
  • 干掉公式 —— numpy 就该这么学

    机器学习和数据分析变得越来越重要,但在学习和实践过程中,常常因为不知道怎么用程序实现各种数学公式而感到苦恼,今天我们从数学公式的角度上了解下,用 python ...

    纯洁的微笑
  • 图解NumPy,这是理解数组最形象的一份教程了

    NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。

    华章科技
  • 数据降维处理:PCA之奇异值分解(SVD)介绍

    《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来...

    double
  • PYTHON替代MATLAB在线性代数学习中的应用(使用Python辅助MIT 18.06 Linear Algebra学习)

    MATLAB一向是理工科学生的必备神器,但随着中美贸易冲突的一再升级,禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶。也许我们都应当考虑更多的途径,来辅助我们的学习...

    俺踏月色而来
  • Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(3)-- 神经网络基础之Python与向量化

    上节课我们主要介绍了逻辑回归,以输出概率的形式来处理二分类问题。我们介绍了逻辑回归的Cost function表达式,并使用梯度下降算法来计算最小化Cost f...

    红色石头
  • 【DL笔记2】矢量化技巧&Logistic Regression算法解析

    为啥呢,因为深度学习中的数据量往往巨大,用for循环去跑的话效率会非常低下,相比之下,矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制(broadcastin...

    beyondGuo
  • 《深度学习》学习笔记一——线性代数

    使用zeros创建一个3×23\times 23×2的0矩阵,还可以使用ones函数创建1矩阵

    夜雨飘零

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券