import numpy as npdef done_or_not(board): rows = np.array(board) cols = np.transpose(rows) subs = [np.ndarray.flatten(rows[x:x+3, y:y+3]) for x in range(0,9,3) for y in range(0,9,3)] for test in [rows, cols, subs]: if not all(sorted(group) == range(1,10) fo...
import numpy as np 创建一个3x3的矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 矩阵转置 matrix_transpose = np.transpose(matrix) print(matrix_transpose) 解释: 使用np.transpose可以对矩阵进行转置。 五、矩阵的高级操作 除了基本操作,Numpy还提供了许多高级操作,如矩阵求逆、...
import numpy as np 创建一个3x3的矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 使用NumPy的transpose()函数 transposed_matrix = matrix.T 逐列输出 for col in transposed_matrix: print(col) 在这个例子中,使用了NumPy的transpose()函数将矩阵转置,然后逐行输出转置后的矩阵,...
例如,下面的代码创建一个 3x3 的二维矩阵,并用列表推导式生成其转置矩阵: pythonCopy Codematrix = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] transpose = [[row[i] for row in matrix] for i in range(3)] print(transpose) # 输出 [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]] 在...
列表推导也可以嵌套使用,类似于嵌套循环。例如,生成一个 3x3 的二维列表。 # 生成一个 3x3 的矩阵 matrix = [[j for j in range(3)] for i in range(3)] print(matrix) # 输出:[[0, 1, 2], [0, 1, 2], [0, 1, 2]] 1. 2. ...
print("\nMatrix A Transpose:") print(result_transpose_a) print("\nMatrix B Transpose:"...
在上述示例中,我们使用列表推导式创建了一个3x3的矩阵列表。[0 for _ in range(3)]表示创建一个包含3个0的列表,然后使用for _ in range(3)循环创建3个这样的列表,最终得到一个3x3的矩阵列表。 这种方法可以用于初始化任意大小的矩阵列表。如果需要更改矩阵的大小,只需修改列表推导式中的范围即可。 对于矩阵列...
transpose方法用于矩阵的转置操作,交换数组的维度。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) transposed = matrix.transpose() print(transposed) 输出: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 [[1 4] [2 5] [3 6]] 3. 数组间的运算 ...
{Int64}: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 但请注意 因为您的内部数组是column-vectors,所以您需要transpose所有数组,然后才能垂直连接(又称vcat)它们(或者水平连接,然后转置之后的整个结果,即transpose(hcat(a...))),并且 使这个one-liner工作的splatting操作符...在一般情况下应用于Array时效率不高,尤其是在应用于...
NumPy支持对数组形状进行变换,包括reshape()、ravel()、和transpose()等函数。 # 改变数组形状 reshaped_array = array_2d.reshape((3, 2)) 将数组扁平化 flattened_array = array_3d.ravel() 转置数组 transposed_array = array_2d.T 4.2 数组的合并与分割 ...