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  • python生成二维矩阵的方法

    万次阅读 多人点赞 2018-07-24 16:46:32
    1、直接用列表生成m行n列的矩阵 m,n = map(int,input().split()) matrix = [[0]*(m)]*(n) 输出为: 这种方式生成矩阵存在一定的问题,比如,无法给特定位置的元素赋值,例如: matrix[1][1] = 9 输出为:...

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    1、直接用列表生成m行n列的矩阵

    m,n = map(int,input().split())
    matrix = [[0]*(m)]*(n)

    输出为:

    这种方式生成的矩阵存在一定的问题,比如,无法给特定位置的元素赋值,例如:

    matrix[1][1] = 9

    输出为:

    可见,第二列的元素全部被赋值为9了

    2、采用numpy生成想要维度的矩阵

    import numpy as np
    x,y = map(int,input().split())
    a = np.ones((x+1,y+1))

    输出为:

    上面的输出特别漂亮,一个完美的矩阵形式输出,下面我们试一下修改特定位置的元素值。

    import numpy as np
    x,y = map(int,input().split())
    a = np.ones((x+1,y+1))
    a[1][1] = 9
    print(a)

    输出为:

    可见,我们成功修改了第二行第二列的元素值,因此通过numpy生成的矩阵更具有可操作性。比如下面的操作:

    import numpy as np
    x,y = map(int,input().split())
    a = np.ones((x+1,y+1))
    for i in range(1,x+1):
        for j in range(1,y+1):
            a[i][j] = a[i-1][j] + a[i][j-1]
    print(a)

    输出为:

     

     

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  • Python 输出二维矩阵固定元素的坐标

    千次阅读 2019-05-16 18:33:18
    Python 输出二维矩阵固定元素的坐标 import numpy as np y=np.array([[1,0,1,1],[1,0,1,2],[1,0,1,1],[1,0,1,1]])#定义矩阵 print(np.argwhere(y==1))#输出一维列表y=1时的坐标! [在这里插入图片描述]...

    Python 输出二维矩阵固定元素的坐标

    import numpy as np
    y=np.array([[1,0,1,1],[1,0,1,2],[1,0,1,1],[1,0,1,1]])#定义矩阵
    print(np.argwhere(y==1))#输出一维列表y=1时的坐标!
    [在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190516183107984.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyNDcyMDg5,size_16,color_FFFFFF,t_70)
    

    在这里插入图片描述

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  • Python二维矩阵沿主对角线(次对角线)翻转变换代码实现 目录Python二维矩阵沿主对角线(次对角线)翻转变换代码实现1. 原始数据以及图示2. 主对角线翻转及图示3. 次对角线翻转结果4. 完整代码,如有疑问,欢迎...

    Python对二维数组(矩阵)沿主对角线(次对角线)翻转变换代码实现

    1. 原始数据以及图示

    为了展现代码的效果,这里选取了一个3*3的数组,分别是0-8的值,便于区分。为了直观展示数据,这里使用了热力图用颜色区分数值大小。关于如何绘制,参见:https://blog.csdn.net/zzu_Flyer/article/details/109309082

    原始矩阵如下:
    在这里插入图片描述

    2. 主对角线翻转及图示

    在这里插入图片描述

    3. 次对角线(副对角线)翻转结果

    在这里插入图片描述

    4. 完整代码,如有疑问,欢迎评论区交流

    import seaborn as sns
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    # 显示中文字体
    from pylab import *
    mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
    # n数组维度
    n = 3
    my_array = np.zeros((n, n))
    # 随机生成原始数组
    s = 0
    for i in np.arange(n):
        for j in np.arange(n):
            print(i, j)
            my_array[i, j] = s
            s = s + 1
    print(my_array)
    
    
    # 沿主对角线数组翻转
    def fanzhuan_zhu(wind_array, nx):
        for i in range(nx):
            # print('i', i)
            for j in range(i, nx - i):
                print('--',i, j)
                tmp = wind_array[i, j]
                wind_array[i, j] = wind_array[j, i]
                wind_array[j, i] = tmp
                j = j + 1
            i = i + 1
        return wind_array
    
    
    # 沿副对角线数组翻转
    def fanzhuan_fu(wind_array, nx):
        for i in range(nx - 1):
            for j in range(nx - 1 - i):
                print(i, j)
                tmp = wind_array[i, j]
                wind_array[i, j] = wind_array[nx - j - 1, nx - i - 1]
                wind_array[nx - j - 1, nx - i - 1] = tmp
                j = j + 1
            i = i + 1
        return wind_array
    
    # 绘制热力图
    def show(wind_array, title):
        # 绘制热力图
        h = sns.heatmap(
            data=wind_array,  # 指定绘图数据
            cmap='YlGnBu',  # 指定填充色'PuBuGn',,jet
            # center=1,
            linewidths=.1,  # 设置每个单元格边框的宽度
            annot=True,  # 显示数值
            cbar=True,
            fmt='.1f',# 以科学计算法显示数据
        )
        plt.title(title, fontsize=15)
        plt.tight_layout()
    
        # 显示图形
        plt.show()
    
    
    show(my_array,'原始数组')
    zhu = fanzhuan_zhu(my_array, n)
    print('主对角线翻转',zhu)
    
    show(zhu, '主对角线翻转后')
    
    fu = fanzhuan_zhu(my_array, n)
    print('副对角线翻转', fu)
    show(fu, '副对角线翻转后')```
    
    
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  • Python获取二维矩阵每列最大值

    万次阅读 2017-11-22 16:15:11
    因为做项目中间有一个很小的环节需要这个功能,所以就...usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 ''' def get_max_value(martix): ''' 得到矩阵中每一列最大的值 ''' res_list=[] for j

        因为做项目中间有一个很小的环节需要这个功能,所以就写了一个简单的小函数,下面是具体实现:


    #!usr/bin/env python
    #encoding:utf-8
    
    '''
    __Author__:沂水寒城
    '''
    
    
    
    def get_max_value(martix):
        '''
        得到矩阵中每一列最大的值
        '''
        res_list=[]
        for j in range(len(martix[0])):
            one_list=[]
            for i in range(len(martix)):
                one_list.append(int(martix[i][j]))
            res_list.append(str(max(one_list)))
        return res_list
    
    
    
    
    
    
    if __name__ == '__main__':
        martix=[['1','2','3'],['3','5','0'],['5','6','2']]
        print get_max_value(martix)

    结果如下:


    ['5', '6', '3']


    展开全文
  • 今天,遇上一个需求就是根据数据生成图像,当然不仅仅是这么简单,但是突然觉得很好玩,就简单实验了一下,随机的生成二维的数据矩阵,然后使用这个随机矩阵的数据来生成随机的图像,仅仅是好玩,下面是具体的实现:...
  • 最简单易懂的方法,这种逻辑不仅适用于 python,也适用于任何变成语言。 row = 5 col = 8 matrix = [] for i in range(row): m = [] for j in range(col): m.append(False) matrix.append(m) ...
  • 快速生成一个二维矩阵Python

    千次阅读 2018-09-15 11:22:21
    简述 网上方法有很多种。 这里就先记录下,一般人都想不到的一种来试试看~ ...关于这个解释,是用到我之前写过的一篇快速生成希尔伯特...一行代码生成希尔伯特矩阵Python矩阵迅速扩展操作 点击就可以访问了~
  • numpy中meshgrid函数接收两个一维数组,并产生两个二维矩阵  import numpy as np points=np.arange(-5,5,0.01) #生成1000个间隔相等的点 xs,ys=np.meshgrid(points,points) ys import matplotlib.pyplot as ...
  • python—numpy二维矩阵删除某一列

    万次阅读 2019-08-12 17:54:45
    生成二维数组 word = np.zeros([2, 4])#生成一个二维四列的矩阵 word[0, 0] = 0 #赋值 word[0, 1] = 1 word[0, 2] = 2 word[0, 3] = 3 word[1, 0] = 4 word[1, 1] = 5 word[1, 2] = 6 word[1, 3] = 7 print(word) ...
  • 简单使用min、max函数来得到二维数据矩阵中的最大最小值,很简单,这是因为工作需要用到一个东西所以先简单来写了一下: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 功能:找出来随机生成矩阵...
  • 用列表解析可以快捷地生成二维数组,代码如下 n,m=map(int,input().split()) graph=[[0 for j in range(n)] for i in range(m)] print(graph)
  • 随机生成一个样本容量为1000的二维正态分布样本,给出相应分布协方差矩阵的估计,比较估计值和真实值之间的差,分析提高估计精度的方法.
  • python 生成对称矩阵Prerequisite: 先决条件: Defining Matrix using Numpy 使用Numpy定义矩阵 Transpose Matrix 转置矩阵 Here, we will learn how to create a symmetric matrix using a non-symmetric matrix?...
  • data_count=np.zeros((21, 6), dtype=int) 参考链接
  • Python numpy生成矩阵、串联矩阵

    万次阅读 2016-05-11 13:13:04
    生成numpy矩阵的几个相关函数: numpy.array() numpy.zeros() numpy.ones() numpy.eye() 串联生成numpy矩阵的几个相关函数: numpy.array() numpy.row_stack() numpy.column_stack() numpy.reshape()
  • 主要介绍了Python使用min、max函数查找二维数据矩阵中最小、最大值的方法,涉及Python矩阵生成、遍历、查找等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
  • python生成随机数和随机矩阵

    千次阅读 2019-12-03 11:09:55
    生成随机数 使用 random 模块 random.random() 用于随机生成一个0到1的浮点数 random.randint(start,stop) 随机生成[start,stop]区间内的整数 代码示例: import random print (random.random()) print(random....
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    千次阅读 2019-10-23 15:16:56
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