1.对矩阵每个元素求绝对值 np.abs(W) 1. 2.对矩阵转置,假设我们矩阵A是四维的3*4*32*64,经过以下转置 A=A.transpose(3,2,0,1) 1. 然后A就变成64*32*3*4的矩阵了 3.矩阵求和,求平方 temp=np.sum(A,(a,b...)) 1. 将矩阵中每个元素变为其平方数 temp**2 以下给个例子 可以看出np.sum()...
import numpy as np #NumPy minVals=np.array([1,2,3]) print(minVals) data=np.tile(minVals,(3,1)) #把序列转换成数组 print("矩阵:") print(data) print() normDataSet,ranges,minVals=autoNorm0(data) #归一化 print("矩阵归一化结果:") print(normDataSet) data=data.T #进行矩阵的转置 prin...
代码语言:javascript 复制 # 使用numpy转置importnumpyasnp arr=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]arr=np.array(arr)# 这里可以三种方法达到转置的目的 # 第一种方法print(arr.T)# 第二种方法print(arr.transpose())# 第三种方法print(arr.swapaxes(0,1))# 上面三种方法等价''' # 三种...
(1)方法一、使用numpy转置 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpA=np.mat([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(A.T)print(A.swapaxes(0,1))# 均输出 #[[147]#[258]#[369]] 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpA=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]print(np.transpose(A))# 输出...
返回值 p:ndarray 返回转置过后的原数组的视图。 给大家举个例子。 对于一维数组: >>>importnumpyasnp>>>t=np.arange(4)>>>t array([0,1,2,3])>>>t.transpose() array([0,1,2,3])>>> 1 2 3 4 5 6 7 由上可见,对于一维数组而言,numpy.transpose()是不起作用的。
importnumpy as np#定义一个矩阵matrix =np.array([ [2,0,0,2], [2,1,2,1], [3,1,1,2], [0,1,0,1], ])#对矩阵进行转置transpose_matrix =np.transpose(matrix) matrix[:]=transpose_matrix.tolist()print(matrix) 4. 方法四 lst3=[ ...
通过 zip(*matrix) 进行转置。最后，打印出转置后的矩阵。有python相关的问题，欢迎骚扰。
1. 使用NumPy库的`.transpose()`函数:NumPy是一个开源的Python科学计算库,提供了许多用于数组和矩阵操作的函数。`.transpose()`函数可以将矩阵进行转置。例如: “`python import numpy as np matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 使用 numpy 转化,转置矩阵paragraph=np.array(char).reshape(column,-1).Tprint(paragraph)输出:[['你''辞''找''趣''跟''用''矩''文''的''紧']['别''典''到''又''朋'',''阵''字''人''订']['说''里''一''简''友''那''转''!''岂''阅'][',''你''个''单''炫''就''置...
我们可以使用numpy.transpose来计算矩阵的转置。import numpy as npA = np.array([[1,3,5], [2,2,1], [3,0,-3]])print(A.transpose())运行代码我们可以得到矩阵的转置，将列转为行，将行转为列。[[ 1 2 3] [ 3 2 0] [ 5 1 -3]]正如代码运行出的结果那样，使用Numpy我们可以...