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python矩阵转置_Python矩阵转置

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 Python矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换....讨论: 你需要确保该数组行列数都是相同.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便矩阵转置方法:...Getrows方法在Python可能返回是列值,和方法名称不同.本节给方法就是这个问题常见解决方案,一个更清晰,一个更快速....在列表递推式版本,内层递推式表示选则什么(行),外层递推式表示选择者(列).这个过程完成后就实现了转置....在zip版本,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip结果表示为

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python矩阵运算

转自:https://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html python矩阵运算 摘自:http://m.blog.csdn.net/blog/taxueguilai1992.../46581861 pythonnumpy库提供矩阵运算功能,因此我们在需要矩阵运算时候,需要导入numpy包。...4.矩阵列表、数组转换 列表可以修改,并且列表中元素可以使不同类型数据,如下: l1=[[1],'hello',3]; numpy数组,同一个数组中所有元素必须为同一个类型,有几个常见属性:...numpy矩阵也有与数组常见几个属性。  它们之间转换: ?...这里可以发现三者之间转换是非常简单,这里需要注意是,当列表是一维时候,将它转换成数组和矩阵后,再通过tolist()转换列表是不相同,需要做一些小小修改。如下: ?

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python常见矩阵除法_Python矩阵除法

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 我有一个关于按元素划分矩阵问题,我意思是我想要第一个矩阵元素[I,j]除以第二个矩阵(Q)元素[I,j]。...在 一些背景信息:我从我存储器加载了一个图像。...我把每个像素单色值存储在一个叫做“pixelMatrix”矩阵 此命令将大矩阵(128×128)转换为较小矩阵(8×8)foto_dct = skimage.util.view_as_blocks...(pixelMatrix, block_shape=(8, 8)) 现在,在完成这项工作之后,我需要将foto_dct每个矩阵除以一个不同矩阵(在这段代码称为“Q”)。...(foto_dct[3,3],尽管我对它做了一些操作,第3列矩阵,第3行矩阵,如果你还记得第1步的话)[[613 250 -86 64 -63 59 -44 24] [ 38 -84 50 -57 54

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机器学习矩阵向量求导(五) 矩阵矩阵求导

矩阵矩阵求导定义     假设我们有一个$p \times q$矩阵$F$要对$m \times n$矩阵$X$求导,那么根据我们第一篇求导定义,矩阵$F$$pq$个值要对矩阵$X$$...这两种定义虽然没有什么问题,但是很难用于实际求导,比如类似我们在机器学习矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法很方便使用微分法求导。     ...3) 矩阵转置:$vec(A^T) =K_{mn}vec(A)$,其中$A$是$m \times n$矩阵,$K_{mn}$是$mn \times mn$交换矩阵,用于矩阵列向量化和行向量化之间转换...矩阵矩阵求导小结     由于矩阵矩阵求导结果包含克罗内克积,因此和之前我们讲到其他类型矩阵求导很不同,在机器学习算法优化,我们一般不在推导时候使用矩阵矩阵求导,除非只是做定性分析...如果遇到矩阵矩阵求导不好绕过,一般可以使用机器学习矩阵向量求导(四) 矩阵向量求导链式法则第三节最后几个链式法则公式来避免。

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矩阵路径

题目描述 请设计一个函数,用来判断在一个矩阵是否存在一条包含某字符串所有字符路径。路径可以从矩阵任意一个格子开始,每一步可以在矩阵向左,向右,向上,向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵某一个格子,则之后不能再次进入这个格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 这样3 X 4 矩阵包含一条字符串”bcced”路径,但是矩阵不包含”abcb”路径,因为字符串第一个字符b占据了矩阵第一行第二个格子之后...将matrix字符串映射为一个字符矩阵(index = i * cols + j) 2....遍历matrix每个坐标,与str首个字符对比,如果相同,用flag做标记,matrix坐标分别上、下、左、右、移动(判断是否出界或者之前已经走过[flag坐标为1]),再和str下一个坐标相比

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矩阵路径

题目描述 请设计一个函数,用来判断在一个矩阵是否存在一条包含某字符串所有字符路径。路径可以从矩阵任意一个格子开始,每一步可以在矩阵向左,向右,向上,向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵某一个格子,则该路径不能再进入该格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 矩阵包含一条字符串"bcced"路径,但是矩阵不包含"abcb"路径,因为字符串第一个字符b占据了矩阵第一行第二个格子之后,路径不能再次进入该格子...思路 回溯法: 对于此题,我们需要设置一个判断是否走过标志数组,长度和矩阵大小相等 我们对于每个结点都进行一次judge判断,且每次判断失败我们应该使标志位恢复原状即回溯 judge里一些返回false...判断: 如果要判断(i,j)不在矩阵里 如果当前位置字符和字符串对应位置字符不同 如果当前(i,j)位置已经走过了 否则先设置当前位置走过了,然后判断其向上下左右位置走时候有没有满足要求.

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计算矩阵全1子矩阵个数

rows * columns 矩阵 mat ,请你返回有多少个 子矩形 元素全部都是 1 。...思路如下: 利用i, j 将二维数组所有节点遍历一遍 利用m, n将以[i][j]为左上顶点矩阵遍历一遍 判断i, j, m, n四个变量确定矩阵是否为全1矩阵 代码实现: int numSubmat...= 0; i < matSize; i++) { for (int j = 0; j < *matColSize; j++) { // 遍历当前节点为左上顶点所有子矩阵...在最后判断是否全1循环中, 如果左上数字是0, 那必然没有全1子矩阵了 再如果向下找时候, 碰到0, 那下一列时候也没必要超过这里了, 因为子矩阵至少有一个0了, 如下图: ?...== 0) continue; int thisMaxColSize = *matColSize; // 当前向右最大值 // 遍历当前节点为左上顶点所有子矩阵

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python矩阵扩充

a为3*4矩阵,b为2*4矩阵,现要形成[ab\frac{a}{b}]一样矩阵,就需要扩充a 法一: import numpy as np a=np.row_stack( (...c[i]=a[i] else : c[i]=b[i-3] 如果只是扩充这么一次,肯定选择法1 但是如果是要扩充多次,即a,b扩充之后还要进行多次扩充...这里举个例子: training_set是个(imgMatrix,label)二维元组,imgMatrix是个60000*784矩阵,label是个784*1矩阵。...imgMatrix一行为一个img,同一种类imglabel是相同,imgMatrix中共十个种类。...下面程序目的是从imgMatrix找出同一种类img,并分别构成各个种类矩阵 注释部分采用法1,循环6000次就需要5.02s,60000次时间更长,不是简单5.02s*10,我没有继续等待

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python矩阵计算 gpu_矩阵基本运算 Python 实现

参考链接: Python程式转置矩阵 from...import与import区别在于import直接导入指定库,而from....import则是从指定库中导入指定模块  import...as...则是将import A as B,给予A库一个B别称,帮助记忆  在机器学习,对象是指含有一组特征行向量。...这个领域最出色技术就是使用图形处理器 GPU 运算,矢量化编程一个重要特点就是可以直接将数学公式转换为相应程序代码,维度是指在一定前提下描述一个数学对象所需参数个数,完整表述应为“对象X基于前提...6.920334],[1.347183,13.175500],[1.176813 ,3.167020],[-1.781871 ,9.097953]]  dataMat= mat(dataSet).T #将数据集转换为...numpy矩阵,并转置  plt.scatter(dataMat[0],dataMat[1],c='red',marker='o') #绘制数据集散点图#绘制直线图形  X = np.linspace

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PythonNumpy(4.矩阵操作(算数运算,矩阵积,广播机制))

参考链接: Pythonnumpy.divide 1.基本矩阵操作:  '''1.算数运算符:加减乘除''' n1 = np.random.randint(0, 10, size=(4, 5))...3) print("减方法结果为:", n1_subtract) n1_multiply = np.multiply(n1, 2) print("乘方法结果为:", n1_multiply) n1_...divide = np.divide(n1, 2) print("除方法结果为:", n1_divide) '''3.矩阵积''' a = np.random.randint(0,10,size=(2,3...)) b = np.random.randint(0,10,size=(3,2)) print(a) print(b) c_dot = np.dot(a,b)   # 给a与b求矩阵积 print("a...与b矩阵积:",c_dot)    矩阵具体算法:  '''4.广播机制     ndarray两条规则:     ·规则一: 为缺失维度补1  (1代表是补了1行或者1列)     ·规则二

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python矩阵转置怎么写_Python 矩阵转置几种方法小结

#Pythonmatrix转置 matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]] def printmatrix(m): for ele in m: for i...in ele: print(“%2d” %i,end = ” “) print() #1、利用元祖特性进行转置 def transformMatrix(m): #此处巧妙先按照传递元祖m列数,生成了...r行数 r = [[] for i in m[0]] for ele in m: for i in range(len(ele)): #【重点】:此处利用m第ele行i列,并将该值追加到ri行上;...zip函数生成转置矩阵 def transformMatrix1(m): return zip(*m) #3、利用numpy模块transpose方法 def transformMatrix2(m):...(matrix)) 以上这篇Python 矩阵转置几种方法小结就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持python博客。

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matlab矩阵秩,matlab矩阵

第 3 章 MATLAB在高等数学应用 格式:n=norm(A) 功能:计算矩阵A最大奇异值,相当于n=max(svd(A)…… 子数组寻访和赋值 MATLAB数值、变量与表达式 MATLAB...matlab 实现一维实值 x 自相关矩阵 Rxx … 用matlab 求矩阵特征值和特征向量 我要计算矩阵: 1 1/3 1/5 … 在 MATLAB ,eig 用途:Find eigenvalues...MATLAB 矩阵 min(M)取每列最小值,max 取每列… matlab矩阵基本运算命令_工学_高等教育_教育专区。...2.1 矩阵建立 …… 在这一章我们会学习到线性方程组解法, 有直接求解和迭代求解两种方法,线性方程组和 矩阵是紧密联系,我们先来学习预备知识,有 关矩阵运算一些MATLAB命令。...2 程序…… 稀疏矩阵 2.1 变量和数据操作 2.1.1 变量与赋值 1.变量命名 .在MATLAB 7.0,变量名是以字母开头, 变量名是以字母开头, 后接字母、数字或下划线…… Broy

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c++矩阵类_Matlab与Python矩阵运算

本章我们从矩阵运算模块出发,对比Python与Matlab在实现矩阵创建与运算时异同,以帮助习惯使用Matlab用户快速熟悉并应用NumPy/SciPy库。   array还是matrix?...matrix类矩阵运算部分操作与matlab更相近,下面的对比演示我们会展示matlab/array/matrix三者在矩阵定义及运算异同。  ...矩阵定义运算实例展示   我们来列举一些常用矩阵运算操作,对比其在Python_np,array,Python_np.matrix,Matlab上实现方式   矩阵赋值   创建矩阵   -Python_np...; 4 5 6 ; 7 8 9 ]   矩阵元素检索   如何读取矩阵某行某列数值,如在以上矩阵我们要识别第二行,第三列数值-PythonPython序列各元素被视为第0个,第1个,第2个…...1,   Matlab序列各元素被视为第1个,第2个,第3个……   a23=A(2,3)   矩阵点乘与元素智能相乘   元素智能相乘即矩阵各素分别对应相乘-Python_np.array

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python学习笔记(5)——python 列表,数组和矩阵sum用法区别

python 列表,数组和矩阵sum用法区别 1. 列表使用sum, 如下代码,对1维列表和二维列表,numpy.sum(a)都能将列表a所有元素求和并返回,a.sum()用法是非法。  ...但是对于1维列表,sum(a)和numpy.sum(a)效果相同,对于二维列表,sum(a)会报错,用法非法。 2....在数组和矩阵中使用sum: 对数组b和矩阵c,代码b.sum(),np.sum(b),c.sum(),np.sum(c)都能将b、c所有元素求和并返回单个数值。...但是对于二维数组b,代码b.sum(axis=0)指定对数组b对每列求和,b.sum(axis=1)是对每行求和,返回都是一维数组(维度降了一维)。...而对应矩阵c,c.sum(axis=0)和c.sum(axis=1)也能实现对列和行求和,但是返回结果仍是二维矩阵

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AndroidMatrix(矩阵)

矩阵乘法 比如有矩阵A和矩阵B,他们分别为: 可以看到A为2行3列矩阵,B为3行2列矩阵矩阵乘法符合下面的规则: 只有A列数和B行数相等,A和B才可以做乘法 A*B结果C是2行2列矩阵...,行数等于A行数,列数等于B列数 结果矩阵C第一行第一列数值为A第一行和B第一列数字分别相乘后再相加。...= B*A 矩阵乘法满足结合律M‘ = T*(M*R) = T*M*R = (T*M)*R 详细信息可以看这里:如何计算矩阵乘法 Android中常用四种矩阵变换 Android中使用3×3矩阵进行图形变换...,它看起来大概是下面这样: 在Android,使用一个3×1矩阵来表示一个点: x,y分别代表x,y轴上坐标,而1代表屏幕在z轴上坐标为默认。...Matrix左乘和右乘 在Android,有关矩阵操作都是成对,比如preTranslate(float dx, float dy)和postTranslate(float dx, float

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