当前位置: 首页 > news >正文

python 之 矩阵相关操作

文章目录

  • 1. **创建矩阵**:
  • 2. **矩阵加法**:
  • 3. **矩阵乘法**:
  • 4. **矩阵转置**:
  • 5. **元素级操作**:
  • 6. **汇总统计**:
  • 7. **逻辑操作**:

在这里插入图片描述

理解你的需求,我将为每个功能写一个单独的代码块来演示不同的矩阵操作。以下是单独的示例代码,每个示例都包含一个不同的矩阵操作:

1. 创建矩阵

import numpy as np# 创建矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("矩阵:")
print(matrix)

2. 矩阵加法

import numpy as npmatrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
matrix2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12])result_addition = matrix1 + matrix2
print("矩阵加法结果:")
print(result_addition)

3. 矩阵乘法

import numpy as npmatrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8])result_multiplication = np.dot(matrix1, matrix2)
print("矩阵乘法结果:")
print(result_multiplication)

4. 矩阵转置

import numpy as npmatrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6])transposed_matrix = matrix.T
print("矩阵转置:")
print(transposed_matrix)

5. 元素级操作

import numpy as npmatrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6])result_elementwise_add = matrix + 2
result_elementwise_multiply = matrix * 2print("元素级加法结果:")
print(result_elementwise_add)
print("元素级乘法结果:")
print(result_elementwise_multiply)

6. 汇总统计

import numpy as npmatrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6])row_sum = np.sum(matrix, axis=1)
column_sum = np.sum(matrix, axis=0)print("行的求和:")
print(row_sum)
print("列的求和:")
print(column_sum)

7. 逻辑操作

import numpy as npmatrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6])comparison_result = matrix > 3
selected_elements = matrix[matrix > 3]print("逻辑操作结果:")
print(comparison_result)
print("布尔索引结果:")
print(selected_elements)

这些单独的示例代码演示了不同的矩阵操作,包括创建矩阵、矩阵加法、矩阵乘法、矩阵转置、元素级操作、汇总统计、逻辑操作等。你可以单独运行每个示例以查看其效果。

相关文章:

python 之 矩阵相关操作

文章目录 1. **创建矩阵**:2. **矩阵加法**:3. **矩阵乘法**:4. **矩阵转置**:5. **元素级操作**:6. **汇总统计**:7. **逻辑操作**: 理解你的需求,我将为每个功能写一个单独的代码块…...

敢问路在何方

从2022年进入软件行业到现在,二十二年眨眼之间过去了,依然奋斗在编码第一线,挣扎在第一线,借此程序员佳节之际回顾一下这许多年的历程。 由于本人混得实在不好,工作过的地方都用某单位某公司来代替实际的,到…...

复习mysql中的事务

一个事务的开始和结尾必须是 start transaction | commit; rollback 事务特性 1.原子性:多个操作打包成一个整体,要么全部执行,要么一个都不执行。 不过这里的“一个都不执行”并不是真正的全不执行,只是看起来与没执行一样。…...

力扣刷题 day52:10-22

1.数组拆分 给定长度为 2n 的整数数组 nums ,你的任务是将这些数分成 n 对, 例如 (a1, b1), (a2, b2), ..., (an, bn) ,使得从 1 到 n 的 min(ai, bi) 总和最大。 返回该 最大总和 。 方法一:排序 #方法一:排序 def arrayPai…...

ELK概述部署和Filebeat 分布式日志管理平台部署

ELK概述部署、Filebeat 分布式日志管理平台部署 一、ELK 简介二、ELK部署2.1、部署准备2.2、优化elasticsearch用户拥有的内存权限2.3、启动elasticsearch是否成功开启2.4、浏览器查看节点信息2.5、安装 Elasticsearch-head 插件2.6、ELK Logstash 部署(在 Apache 节…...

分享一下我家网络机柜,家庭网络设备推荐

家里网络机柜搞了几天终于搞好了,非专业的,走线有点乱,勿喷。 从上到下的设备分别是: 无线路由器(当ap用):TL-XDR6088 插排:德木pdu机柜插排 硬盘录像机:TL-NVR6108-L8P 第二排左边…...

uboot移植之mx6ull_alientek_nand.h文件详解三

一. 简介 mx6ull_alientek_nand.h文件是 开发板的 uboot的一个配置文件。每个开发板都有一个 .h的配置文件。 mx6ull_alientek_nand.h 文件其实是 之前针对正点原子ALPHA开发板移植的 Uboot配置文件。 本文继上一篇文章的学习,地址如下:uboot移植之m…...

[Docker]一.Docker 简介与安装

一、Docker简介与为什么要用 Docker 1.1、Docker 介绍 Docker 是一个跨平台的开源的 应用容器引擎 ,诞生于 2013 年初,基于 Go语言 并遵从 Apache2.0 协议开源, Docker 可以把它理解成虚拟机,但是 Docker 和传统虚拟化方式 有所不同 …...

计算机网络-计算机网络体系结构-传输层

目录 一、UDP 二、TCP 特点 首部格式 连接管理 可靠传输 流量控制(点对点) 拥塞控制(全局) 三、拥塞控制算法 慢开始&拥塞避免 快重传&快恢复 功能一:提供进程与进程之间的逻辑通信 功能二:复用和分用 功能三:对收到的报…...

buuctf[HCTF 2018]WarmUp 1

题目环境&#xff1a; 发现除了表情包&#xff0c;再无其他F12试试发现source.php文件访问这个文件&#xff0c;格式如下&#xff1a;url/source.php回显如下&#xff1a;PHP代码审计&#xff1a; <?php highlight_file(__FILE__); class emmm {public static function ch…...

开源博客项目Blog .NET Core源码学习(4:生成验证码)

开源博客项目Blog中的后台管理登录界面中支持输入验证码&#xff08;如下图所示&#xff09;&#xff0c;本文学习并记录项目中验证码的生成及调用方式。   博客项目中调用VerifyCode类生成验证码&#xff0c;该类位于App.Framwork项目中&#xff0c;命名空间为App.Framwork…...

gin框架39--重构 BasicAuth 中间件

gin框架39--重构 BasicAuth 中间件 介绍gin BasicAuth 解析自定义newAuth实现基础认证注意事项说明 介绍 每当我们打开一个网址的时候&#xff0c;会自动弹出一个认证界面&#xff0c;要求我们输入用户名和密码&#xff0c;这种BasicAuth是最基础、最常见的认证方式&#xff0…...

编译pycaffe过程中遇到的问题及解决

pycaffe是python调用caffe的方式&#xff0c;编译它就是要得到一个so库_pycaffe.so。 如题&#xff0c;在caffe的源码目录下&#xff0c;执行make pycaffe&#xff0c;跳出来一个错误: $ make pycaffe CXX/LD -o python/caffe/_caffe.so python/caffe/_caffe.cpp /usr/bin/ld…...

自然语言处理---Transformer机制详解之Transformer优势

1 Transformer的并行计算 对于Transformer比传统序列模型RNN/LSTM具备优势的第一大原因就是强大的并行计算能力. 对于RNN来说&#xff0c;任意时刻t的输入是时刻t的输入x(t)和上一时刻的隐藏层输出h(t-1)&#xff0c;经过运算后得到当前时刻隐藏层的输出h(t)&#xff0c;这个…...

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

准确分割拓扑管状结构,如血管和道路,在各个领域中至关重要,可以确保下游任务的准确性和效率。然而,许多因素使任务复杂化,包括细小的局部结构和可变的全局形态。在这项工作中,我们注意到管状结构的特殊性,并利用这一知识来引导我们的DSCNet,以在三个阶段同时增强感知:…...

postgresql14-表的管理(四)

表table 创建表 CREATE TABLE table_name --表名 (column_name data_type column_constraint, --字段名、字段类型、约束字段&#xff08;可选&#xff09;column_name data_type, --表级别约束字段...,table_constraint );CREATE TABLE emp1 --创建表 AS SELECT * FROM empl…...

Java--Object类

Java中Object类是所有类的父类&#xff0c;是Java中最高层的类。用户创建一个类时&#xff0c;除非指定继承了某个类&#xff0c;否则都是继承于Object类。 由于所有类都继承于Object类&#xff0c;所以所有类都可以重写Object类中的方法。但是Object类中被final修饰的getClass…...

交换机端口灯常亮 端口up状态 服务器设置ip交换机获取不到服务器网卡mac地址 不能通信

环境: 深信服防火墙 8.0.75 AF-2000-FH2130B-SC S6520X-24ST-SI交换机 version 7.1.070, Release 6530P02 问题描述: 交换机一个vlan下有3台服务器,连接端口2、3、4,2和3连接的服务器正常,交换机3端口灯常亮 端口up状态 服务器自动获取不了地址,改为手动设置ip后,交…...

Linux笔记之diff和vimdiff

Linux笔记之diff和vimdiff code review! 文章目录 Linux笔记之diff和vimdiff一.diff1.1.使用diff比较文件夹1.2.使用diff比较文件1.4.colordiff——带颜色输出差异 二.vimdiff2.1.vimdiff颜色差异2.2.vimfiff调整栏宽2.3.修改颜色变谈&#xff0c;使代码可以看清楚2.4.vimdif…...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进的YOLOV5算法的垃圾分类模型

目录 前言 国内外研究现状 目标检测算法发展现状 YOLO算法的发展现状...

React 第五十五节 Router 中 useAsyncError的使用详解

前言 useAsyncError 是 React Router v6.4 引入的一个钩子&#xff0c;用于处理异步操作&#xff08;如数据加载&#xff09;中的错误。下面我将详细解释其用途并提供代码示例。 一、useAsyncError 用途 处理异步错误&#xff1a;捕获在 loader 或 action 中发生的异步错误替…...

2025年能源电力系统与流体力学国际会议 (EPSFD 2025)

2025年能源电力系统与流体力学国际会议&#xff08;EPSFD 2025&#xff09;将于本年度在美丽的杭州盛大召开。作为全球能源、电力系统以及流体力学领域的顶级盛会&#xff0c;EPSFD 2025旨在为来自世界各地的科学家、工程师和研究人员提供一个展示最新研究成果、分享实践经验及…...

【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)

要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况&#xff0c;可以通过以下几种方式模拟或触发&#xff1a; 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务&#xff0c;例如&#xff1a; 使用多线程循环执行复杂计算&#xff08;如数学运算、加密解密等&#xff09;。运行图…...

Android15默认授权浮窗权限

我们经常有那种需求&#xff0c;客户需要定制的apk集成在ROM中&#xff0c;并且默认授予其【显示在其他应用的上层】权限&#xff0c;也就是我们常说的浮窗权限&#xff0c;那么我们就可以通过以下方法在wms、ams等系统服务的systemReady()方法中调用即可实现预置应用默认授权浮…...

【 java 虚拟机知识 第一篇 】

目录 1.内存模型 1.1.JVM内存模型的介绍 1.2.堆和栈的区别 1.3.栈的存储细节 1.4.堆的部分 1.5.程序计数器的作用 1.6.方法区的内容 1.7.字符串池 1.8.引用类型 1.9.内存泄漏与内存溢出 1.10.会出现内存溢出的结构 1.内存模型 1.1.JVM内存模型的介绍 内存模型主要分…...

Linux系统部署KES

1、安装准备 1.版本说明V008R006C009B0014 V008&#xff1a;是version产品的大版本。 R006&#xff1a;是release产品特性版本。 C009&#xff1a;是通用版 B0014&#xff1a;是build开发过程中的构建版本2.硬件要求 #安全版和企业版 内存&#xff1a;1GB 以上 硬盘&#xf…...

wpf在image控件上快速显示内存图像

wpf在image控件上快速显示内存图像https://www.cnblogs.com/haodafeng/p/10431387.html 如果你在寻找能够快速在image控件刷新大图像&#xff08;比如分辨率3000*3000的图像&#xff09;的办法&#xff0c;尤其是想把内存中的裸数据&#xff08;只有图像的数据&#xff0c;不包…...

LangFlow技术架构分析

&#x1f527; LangFlow 的可视化技术栈 前端节点编辑器 底层框架&#xff1a;基于 &#xff08;一个现代化的 React 节点绘图库&#xff09; 功能&#xff1a; 拖拽式构建 LangGraph 状态机 实时连线定义节点依赖关系 可视化调试循环和分支逻辑 与 LangGraph 的深…...

Qt 事件处理中 return 的深入解析

Qt 事件处理中 return 的深入解析 在 Qt 事件处理中&#xff0c;return 语句的使用是另一个关键概念&#xff0c;它与 event->accept()/event->ignore() 密切相关但作用不同。让我们详细分析一下它们之间的关系和工作原理。 核心区别&#xff1a;不同层级的事件处理 方…...

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UNet++

更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题 阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。 U-Net存在两个局限,一是网络的最佳深度因应用场景而异,这取决于任务的难度和可用于训练的标注数…...