Hướng dẫn how do you make a 3 3 matrix in python? - làm thế nào để bạn tạo một ma trận 3 3 trong python?

Question

Nó không hoàn toàn rõ ràng với tôi những gì bạn đang theo đuổi, vì vậy đây là một dự đoán:

Nội dung chính Show

Numpy: Bài tập thể dục đối tượng Array-3 với giải pháp
Python: Lời khuyên trong ngày
Mảng numpy
Làm thế nào để tạo ra một mảng numpy?
Hoạt động ma trận
Truy cập các phần tử, hàng và cột Ma trận truy cập
Thêm hai ma trận
Làm thế nào để bạn tạo một ma trận 3x3 trong Python?
Làm thế nào để bạn in một ma trận 3x3 trong Python cho vòng lặp?
Làm thế nào để bạn tạo một ma trận trong Python?
Làm thế nào để bạn in một ma trận trong Python 3?

text = [[4, 3, 8, 9, 5, 1, 2, 7, 6], [8, 3, 4, 1, 5, 9, 6, 7, 2],
        [6, 1, 8, 7, 5, 3, 2, 9, 4], [6, 9, 8, 7, 5, 3, 2, 1, 4],
        [6, 1, 8, 7, 5, 3, 2, 1, 4], [6, 1, 3, 2, 9, 4, 8, 7, 5]]

# convert to 3D list in-place
for i, data in enumerate(text):
    text[i] = [[data[0], data[1], data[2]],
               [data[3], data[4], data[5]],
               [data[6], data[7], data[8]]]

# utility for print a 3x3 matrix         
def formatrix(label, matrix):
    indent = len(label)
    return '\n'.join((label + ', '.join(map(str, matrix[0])),
                      indent*' ' + ', '.join(map(str, matrix[1])),
                      indent*' ' + ', '.join(map(str, matrix[2]))))

# print each matrix in reformatted list
for i, matrix in enumerate(text):
    print(formatrix('text[%s]: ' % i, matrix))

Output:

text[0]: 4, 3, 8
         9, 5, 1
         2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
         1, 5, 9
         6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
         2, 9, 4
         8, 7, 5

Cập nhật lần cuối vào ngày 19 tháng 8 năm 2022 21:51:45 (UTC/GMT +8 giờ)

Numpy: Bài tập thể dục đối tượng Array-3 với giải pháp

Viết một chương trình Numpy để tạo ma trận 3x3 với các giá trị từ 2 đến 10.

Giải pháp mẫu:-:-

Mã Python:


import numpy as np
x =  np.arange(2, 11).reshape(3,3)
print(x)

Đầu ra mẫu:

[[ 2  3  4]                                                             
 [ 5  6  7]                                                             
 [ 8  9 10]]

Trình chỉnh sửa mã Python-Numpy:

Có một cách khác để giải quyết giải pháp này? Đóng góp mã của bạn (và nhận xét) thông qua Disqus.

Trước đây: Viết một chương trình Numpy để chuyển đổi danh sách giá trị số thành một mảng numpy một chiều. Write a NumPy program to convert a list of numeric value into a one-dimensional NumPy array.
Next: Write a NumPy program to create a null vector of size 10 and update sixth value to 11.

Mức độ khó của bài tập này là gì?

Kiểm tra kỹ năng lập trình của bạn với bài kiểm tra của W3Resource.

Python: Lời khuyên trong ngày

Cấu trúc từ điển mặc định (một lớp từ điển lấy lại giá trị mặc định khi được truy cập khóa không tồn tại):

>>> import collections
>>> m = collections.defaultdict(int)
>>> m['a']
0

>>> m = collections.defaultdict(str)
>>> m['a']
''
>>> m['b'] += 'a'
>>> m['b']
'a'

>>> m = collections.defaultdict(lambda: '[default value]')
>>> m['a']
'[default value]'
>>> m['b']
'[default value]'

>>> m = collections.defaultdict(list)
>>> m['a']
[]

Bài tập: Top 16 chủ đề phổ biến nhất hàng tuần
Bài tập SQL, Thực hành, Giải pháp - Tham gia
Bài tập SQL, Thực hành, Giải pháp - Quan sát phụ
JavaScript Basic - Bài tập, Thực hành, Giải pháp
Java Array: Bài tập, Thực hành, Giải pháp
C Bài tập lập trình, Thực hành, Giải pháp: Tuyên bố có điều kiện
Cơ sở dữ liệu nhân sự - Sắp xếp bộ lọc: Bài tập, Thực hành, Giải pháp
C Bài tập lập trình, Thực hành, Giải pháp: Chuỗi
Các loại dữ liệu Python: Từ điển - Bài tập, Thực hành, Giải pháp
Câu đố lập trình Python - Bài tập, Thực hành, Giải pháp
Mảng C ++: Bài tập, Thực hành, Giải pháp
Báo cáo và vòng lặp có điều kiện JavaScript - Bài tập, Thực hành, Giải pháp
Thuật toán cơ bản C# Sharp: Bài tập, Thực hành, Giải pháp
Python Lambda - Bài tập, Thực hành, Giải pháp
Python Pandas DataFrame: Bài tập, Thực hành, Giải pháp
Công cụ chuyển đổi
JavaScript: HTML Mẫu xác thực

Ma trận là cấu trúc dữ liệu hai chiều trong đó các số được sắp xếp thành các hàng và cột. Ví dụ:

Ma trận này là ma trận 3x4 (phát âm là "ba by bốn") vì nó có 3 hàng và 4 cột.

Python không có loại tích hợp cho ma trận. Tuy nhiên, chúng tôi có thể coi một danh sách một danh sách là một ma trận. Ví dụ:

A = [[1, 4, 5], 
    [-5, 8, 9]]

Chúng ta có thể coi danh sách này của một danh sách là một ma trận có 2 hàng và 3 cột.

Hãy chắc chắn tìm hiểu về danh sách Python trước khi tiến hành bài viết này.

Hãy xem cách làm việc với một danh sách lồng nhau.

A = [[1, 4, 5, 12], 
    [-5, 8, 9, 0],
    [-6, 7, 11, 19]]

print("A =", A) 
print("A[1] =", A[1])      # 2nd row
print("A[1][2] =", A[1][2])   # 3rd element of 2nd row
print("A[0][-1] =", A[0][-1])   # Last element of 1st Row

column = [];        # empty list
for row in A:
  column.append(row[2])   

print("3rd column =", column)

Khi chúng tôi chạy chương trình, đầu ra sẽ là:

A = [[1, 4, 5, 12], [-5, 8, 9, 0], [-6, 7, 11, 19]]
A[1] = [-5, 8, 9, 0]
A[1][2] = 9
A[0][-1] = 12
3rd column = [5, 9, 11]

Dưới đây là một vài ví dụ khác liên quan đến ma trận Python sử dụng danh sách lồng nhau.

Thêm hai ma trận
Chuyển một ma trận
Nhân hai ma trận

Sử dụng danh sách lồng nhau làm ma trận hoạt động cho các tác vụ tính toán đơn giản, tuy nhiên, có một cách làm việc tốt hơn với ma trận trong Python bằng gói Numpy.

Mảng numpy

Numpy là một gói cho máy tính khoa học có hỗ trợ cho một đối tượng mảng N chiều mạnh mẽ. Trước khi bạn có thể sử dụng Numpy, bạn cần cài đặt nó. Để biết thêm thông tin,

Truy cập: Làm thế nào để cài đặt Numpy?
Nếu bạn đang ở trên Windows, hãy tải xuống và cài đặt phân phối Anaconda của Python. Nó đi kèm với Numpy và một số gói khác liên quan đến khoa học dữ liệu và học máy.

Khi Numpy được cài đặt, bạn có thể nhập và sử dụng nó.

Numpy cung cấp mảng số đa chiều (thực sự là một đối tượng). Hãy lấy một ví dụ:

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)               # Output: [1, 2, 3]
print(type(a))         # Output: <class 'numpy.ndarray'>

Như bạn có thể thấy, lớp mảng của Numpy được gọi là


import numpy as np
x =  np.arange(2, 11).reshape(3,3)
print(x)

6.

Làm thế nào để tạo ra một mảng numpy?

Có một số cách để tạo ra các mảng numpy.

1. Mảng số nguyên, phao và số phức tạp

import numpy as np

A = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])
print(A)

A = np.array([[1.1, 2, 3], [3, 4, 5]]) # Array of floats
print(A)

A = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]], dtype = complex) # Array of complex numbers
print(A)

Khi bạn chạy chương trình, đầu ra sẽ là:

text[0]: 4, 3, 8
         9, 5, 1
         2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
         1, 5, 9
         6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
         2, 9, 4
         8, 7, 5

0

2. Mảng số không và những cái

text[0]: 4, 3, 8
         9, 5, 1
         2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
         1, 5, 9
         6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
         2, 9, 4
         8, 7, 5

1

Ở đây, chúng tôi đã chỉ định


import numpy as np
x =  np.arange(2, 11).reshape(3,3)
print(x)

7 đến 32 bit (4 byte). Do đó, mảng này có thể lấy các giá trị từ


import numpy as np
x =  np.arange(2, 11).reshape(3,3)
print(x)

8 đến


import numpy as np
x =  np.arange(2, 11).reshape(3,3)
print(x)

9.

3. Sử dụng Arange () và Shape ()

text[0]: 4, 3, 8
         9, 5, 1
         2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
         1, 5, 9
         6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
         2, 9, 4
         8, 7, 5

2

Tìm hiểu thêm về các cách khác để tạo ra một mảng numpy.

Hoạt động ma trận

Trên đây, chúng tôi đã đưa cho bạn 3 ví dụ: bổ sung hai ma trận, nhân hai ma trận và chuyển đổi ma trận. Chúng tôi đã sử dụng danh sách lồng nhau trước đây để viết các chương trình đó. Hãy xem làm thế nào chúng ta có thể thực hiện cùng một nhiệm vụ bằng cách sử dụng mảng numpy.

Bổ sung hai ma trận

Chúng tôi sử dụng toán tử

[[ 2  3  4]                                                             
 [ 5  6  7]                                                             
 [ 8  9 10]]

0 để thêm các phần tử tương ứng của hai ma trận numpy.

text[0]: 4, 3, 8
         9, 5, 1
         2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
         1, 5, 9
         6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
         2, 9, 4
         8, 7, 5

3

Nhân hai ma trận

Để nhân hai ma trận, chúng tôi sử dụng phương pháp

[[ 2  3  4]                                                             
 [ 5  6  7]                                                             
 [ 8  9 10]]

1. Tìm hiểu thêm về cách Numpy.dot hoạt động.

Lưu ý:

[[ 2  3  4]                                                             
 [ 5  6  7]                                                             
 [ 8  9 10]]

2 được sử dụng để nhân mảng (nhân các phần tử tương ứng của hai mảng) không nhân số ma trận.

[[ 2  3  4]                                                             
 [ 5  6  7]                                                             
 [ 8  9 10]]

2 is used for array multiplication (multiplication of corresponding elements of two arrays) not matrix multiplication.

text[0]: 4, 3, 8
         9, 5, 1
         2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
         1, 5, 9
         6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
         2, 9, 4
         8, 7, 5

4

Chuyển đổi ma trận

Chúng tôi sử dụng numpy.transpose để tính toán chuyển đổi của một ma trận.

text[0]: 4, 3, 8
         9, 5, 1
         2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
         1, 5, 9
         6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
         2, 9, 4
         8, 7, 5

5

Như bạn có thể thấy, Numpy làm cho nhiệm vụ của chúng tôi dễ dàng hơn nhiều.

Truy cập các phần tử, hàng và cột Ma trận truy cập

Truy cập các yếu tố ma trận

Tương tự như danh sách, chúng ta có thể truy cập các yếu tố ma trận bằng chỉ mục. Hãy bắt đầu với một mảng numpy một chiều.

text[0]: 4, 3, 8
         9, 5, 1
         2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
         1, 5, 9
         6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
         2, 9, 4
         8, 7, 5

6

Khi bạn chạy chương trình, đầu ra sẽ là:

text[0]: 4, 3, 8
         9, 5, 1
         2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
         1, 5, 9
         6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
         2, 9, 4
         8, 7, 5

7

2. Mảng số không và những cái

text[0]: 4, 3, 8
         9, 5, 1
         2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
         1, 5, 9
         6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
         2, 9, 4
         8, 7, 5

8

Khi chúng tôi chạy chương trình, đầu ra sẽ là:

text[0]: 4, 3, 8
         9, 5, 1
         2, 7, 6
text[1]: 8, 3, 4
         1, 5, 9
         6, 7, 2
text[2]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 9, 4
text[3]: 6, 9, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[4]: 6, 1, 8
         7, 5, 3
         2, 1, 4
text[5]: 6, 1, 3
         2, 9, 4
         8, 7, 5

9

Dưới đây là một vài ví dụ khác liên quan đến ma trận Python sử dụng danh sách lồng nhau.


import numpy as np
x =  np.arange(2, 11).reshape(3,3)
print(x)

0

Khi chúng tôi chạy chương trình, đầu ra sẽ là:


import numpy as np
x =  np.arange(2, 11).reshape(3,3)
print(x)

1

Dưới đây là một vài ví dụ khác liên quan đến ma trận Python sử dụng danh sách lồng nhau.

Thêm hai ma trận

Khi chúng tôi chạy chương trình, đầu ra sẽ là:


import numpy as np
x =  np.arange(2, 11).reshape(3,3)
print(x)

3

Dưới đây là một vài ví dụ khác liên quan đến ma trận Python sử dụng danh sách lồng nhau.

Thêm hai ma trận

Chuyển một ma trận

Nhân hai ma trận


import numpy as np
x =  np.arange(2, 11).reshape(3,3)
print(x)

4

Sử dụng danh sách lồng nhau làm ma trận hoạt động cho các tác vụ tính toán đơn giản, tuy nhiên, có một cách làm việc tốt hơn với ma trận trong Python bằng gói Numpy.


import numpy as np
x =  np.arange(2, 11).reshape(3,3)
print(x)

5

Mảng numpy

Numpy là một gói cho máy tính khoa học có hỗ trợ cho một đối tượng mảng N chiều mạnh mẽ. Trước khi bạn có thể sử dụng Numpy, bạn cần cài đặt nó. Để biết thêm thông tin,

Truy cập: Làm thế nào để cài đặt Numpy?
Nếu bạn đang ở trên Windows, hãy tải xuống và cài đặt phân phối Anaconda của Python. Nó đi kèm với Numpy và một số gói khác liên quan đến khoa học dữ liệu và học máy.

Làm thế nào để bạn tạo một ma trận 3x3 trong Python?

Bạn có thể sử dụng Numpy. Đầu tiên, hãy chuyển đổi danh sách của bạn thành mảng numpy. Sau đó, hãy lấy một phần tử và định hình lại nó thành ma trận 3x3. Một trong những ngày này tôi sẽ học cách sử dụng Numpy và tất cả những điều kỳ diệu đó sẽ là của tôi!First, convert your list into numpy array. Then, take an element and reshape it to 3x3 matrix. One of these days I'll learn how to use numpy and all that magic will be mine!

Làm thế nào để bạn in một ma trận 3x3 trong Python cho vòng lặp?

In ra một ma trận 3x3 của--S S sử dụng cho các vòng lặp.x = "-" Đối với I trong phạm vi (3): Đối với n trong phạm vi (3): Đối với x trong phạm vi (3): in x, bạn sẽ cần được lồng cho các vòng để thực hiện điều này.Tôi đã thử điều này trong một giờ mà không có may mắn, ai đó có thể vui lòng chỉ cho tôi đi đúng hướng không?x = "-" for i in range(3): for n in range(3): for x in range(3): print x, You will need nested for loops to accomplish this. I have been trying this for an hour with no luck, can someone please point me in the right direction?

Làm thế nào để bạn tạo một ma trận trong Python?

1.2 Tạo một ma trận..

Vấn đề.Bạn cần tạo một ma trận ..

Dung dịch.Sử dụng Numpy để tạo một mảng hai chiều: # LOAD Thư viện nhập Numpy dưới dạng NP # Tạo ma trận ma trận = NP.Mảng ([[1, 2], [1, 2], [1, 2]]).

Thảo luận.Để tạo một ma trận, chúng ta có thể sử dụng một mảng hai chiều kỳ quái.....

Xem thêm.Ma trận, Wikipedia ..