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...
array('i', [0, 1, 2, 3, 888, 5, 6, 7, 8, 9]) 但不能使用 arr[4] = 'Machine' 修改元素的值,因为arr是整型数组 array的缺点是,没有将数组作为向量来看,因此没有向量或矩阵相关的运算 因此用到numpy nparr=np.array([iforiinrange(10)])#已经将numpy命名为npnparr array([0, 1, 2, ...
图像识别前置技术02 Numpy数组01 | 创建数组 Numpy中的核心知识点。 在Numpy中,最核心的数据结构是ndarray,ndarray代表的是多维数组,数组指的是数据的集合。 为了方便理解,列举一个小例子。 一个班级里学生的学号可以通过一维数组来表示,数组名为a,数组a中存储的是数值类型的数据,分别是1,2,3,4。
百度试题 结果1 题目NumPy中如何创建一个单位矩阵? A. np.eye(3) B. np.identity(3) C. np.ones(3) D. np.zeros(3) 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
使用python3利用numpyrandom创建二维随机数组 python随机生成二维矩阵,文章目录示例1创建了一个8*9的乘法表:练习1.创建一个长字符串,并在程序末尾打印它,而不是大量调用print2.创建一个每维的长度都为2的四维矩阵,将每个元素都设置为:i*j*k*m,这些值都为元素在各维的
在numpy中创建稀疏切片的方法是使用scipy库中的稀疏矩阵模块(scipy.sparse)来创建稀疏矩阵,并使用numpy的切片操作来获取所需的切片。 稀疏矩阵是一种特殊的矩阵,其中大部分元素为零。在处理大规模数据时,使用稀疏矩阵可以节省内存空间和计算资源。 以下是创建稀疏切片的步骤: ...
下述程序创建了一个矩阵,并求其行列式的值。运行结果是 () import numpy as np y=np.matrix('2,3;4,5') ydet=np.linalg.det(y) print(ydet)A.2 B.-2 C.4 D.-4暂无答案更多“下述程序创建了一个矩阵,并求其行列式的值。运行结果是 () import numpy as np y=np.matrix('2,3;4,5') ydet=...
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