# 创建一个 3x4 的零矩阵zero_matrix=np.zeros((3,4))print(zero_matrix) 1. 2. 3. 输出结果 运行上述代码,输出如下: AI检测代码解析 [[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]] 1. 2. 3. 具体问题:图像处理中的零矩阵 接下来,我们将探讨一个具体问题:图像处理中如何使用零矩...
下面是创建np的零矩阵的代码及其注释: zero_matrix=np.zeros((3,3))# 创建一个3x3的零矩阵 1. 在这行代码中,我们使用np.zeros()函数来创建一个指定大小的零矩阵。这里我们创建了一个3x3的零矩阵,并将其赋值给变量zero_matrix。 状态图 最后,让我们用mermaid语法中的stateDiagram来展示整个创建np的零矩阵的过...
import numpy as np # 创建一个3x3的全零矩阵 zero_matrix = np.zeros((3, 3)) print(zero_matrix) np.zeros函数可以生成一个给定形状的矩阵,并将所有元素初始化为0。这在数据分析的特定情境下可以用到。 3.单位矩阵 import numpy as np # 创建一个3x3的单位矩阵 identity_matrix = np.eye(3) print(...
首先,我们从数据集中抽取出不同的genre值: In [117]: all_genres = [] In [118]: for x in movies.genres: ...: all_genres.extend(x.split('|')) In [119]: genres = pd.unique(all_genres) Out[120]: array(['Animation', "Children's", 'Comedy', 'Adventure', 'Fan 'Romance', 'Dra...
print(e) # 输出: Cannot divide by zero! 模块不仅限于.py文件 ,还可以是扩展名为.pyd、.so等的二进制模块 ,或是.zip压缩包内的Python代码。它们都是Python解释器可以识别并载入的代码单元,旨在提高代码的组织性和可重用性。 1.1.2 包的定义与分层结构 ...
matrix[i, i] = i # 创建对角矩阵 np.zeros() 函数是 NumPy 库中一个基本但极其强大的函数。它的主要用途是创建所有元素初值为零的数组，无论是一维还是多维。这种简单的功能在许多不同的应用中都非常重要，从最基本的数据结构初始化到复杂的数学运算和数据科学应用。总的来说，np.zeros() 函数是学习和...
#python学习之矩阵matrix 2018.4.18 # -*- coding: UTF-8 -*- fromnumpyimport* importnumpy as np importmath a=np.matrix('1 2 7;3 4 8;5 6 9')#矩阵的换行必须使用分号隔开,内部数据必须为字符串形式,元素之间必须以空格隔开 print(np.matrix([[1,2],[3,4]])) ...
zero_col[col]=True#set zero rows and zero columnsforrowinrange(ROW):forcolinrange(COL):ifzero_row[row]orzero_col[col]: matrix[row][col]= 0 感觉这两种代码在效率上差不多。无非就是时间空间互换的问题。 不过既然只牺牲很少的时间,就换来了一些空间,也是不错的,以后可以在工作中记住这个trick。
numpy包含两种基本的数据类型:数组(array)和矩阵(matrix)。无论是数组,还是矩阵,都由同种元素组成。 下面是测试程序: # coding:utf-8 import numpy as np # print(dir(np)) M = 3 #---Matrix--- A = np.matrix(np.random.rand(M,M)) # 随机数矩阵 print('原矩阵:'...
gau_matrix = np.asarray([[-2/28,-5/28,-2/28],[-5/28,28/28,-5/28],[-2/28,-5/28,-2/28]]) img = np.zeros(image.shape) hight,width = image.shape for i in range(1,hight-1): for j in range(1,...