编程题:使用NumPy数组对象,创建两个3*3的矩阵,并计算矩阵乘法。相关知识点: 试题来源: 解析 答: import NumPy.matlib import NumPy as np array1=np.array([[2,4],[6,8]]) #创建一个二维数组 array2=np.array([[22,44],[66,88]]) #创建一个二维数组 np.dot(array1,array2) #使用dot()函数求...
随机构造一个3*3矩阵,并打印其中最大与最小值 tang_array = np.random.random((3,3))print(tang_array)print(tang_array.min())print(tang_array.max()) 打印结果: [[0.86520798 0.53922514 0.84041116] [0.03992656 0.35510134 0.61663371] [0.69143312 0.09631653 0.7867263 ]]0.0399265617724853250.8652079763016397 ...
步骤2:创建3x3矩阵 在本步骤中,我们将创建一个3x3的矩阵。矩阵可以使用numpy库中的array函数创建。以下是创建3x3矩阵的示例代码: matrix=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) 1. 这里,我们使用array函数将一个嵌套的列表转换为矩阵。每个列表表示矩阵的一行,其中的元素表示矩阵的列。 步骤3:提取矩阵...
2)用T属性获取转置矩阵 print("transpose A:", A.T)#用T属性获取转置矩阵 3)用I属性获取逆矩阵 print("Inverse A:", A.I)#用I属性获取逆矩阵 4)用NumPy数组进行创建矩阵 B = np.mat(np.arange(9).reshape(3, 3))print("Creation from array:", B)#使用NumPy数组进行创建 上述运行结果: Creationf...
1.创建一个3*3的矩阵,打印一些基本操作: import numpy t=numpy.array([[2,3,4],[5,6,7],[8,9,10]]) print(t) print(t[1,0])#打印矩阵的第二行第一个元素 print(t[:,1])#打印第二列 print(t[0,:])#打印第一行 1. 2. 3. ...
查看矩阵信息: In [6]: data.shape#返回元组,表示n行n列Out[6]: (3, 3) In [7]: data.dtype#返回数组数据类型Out[7]: dtype('int32') In [8]: data.ndim#返回是几维数组Out[8]: 2 转换数据类型: In [11]: a = data.astype(float)#拷贝一份新的数组In [12]: a.dtype ...
x2 = np.random.randint(10, size=(3, 4)) #二维数组,创建三行四列的数组 x3 = np.random.randint(10, size=(3, 4, 5)) #三维数组x3 # 查看x3数组 # array([[[8, 1, 5, 9, 8], # [9, 4, 3, 0, 3], # [5, 0, 2, 3, 8], ...
在numpy库,这中乘法据我所知有3中方式来完成: (a)使用np.ndarray对象的实例方法:dot(),如图所示 图4 普通的矩阵乘法:实例方法dot()实现 (b)使用numpy提供dot()函数,如图所示: 图5 普通的矩阵乘法:ku函数dot()实现 (c)使用numpy实现的运算符"@",这种是我最喜欢的,也是经常使用的方法,如图所示: 图6 普...
在机器学习中,最后要计算混淆矩阵,常用的函数有: table confusionMatrix 下面以前馈神经网络为例来说明:...
print(0.3 == 3 * 0.1) # 浮点数与二进制的对应,浮点数不能完全精确的表示。计算机数据的存储实质上都是二进制格式的 # (提示: NaN = not a number, inf = infinity) # (提示:NaN : 不是一个数,inf : 无穷) 18. 创建一个5x5的矩阵,且设置值1, 2, 3, 4在其对角线下面一行 ...