python數組和矩陣

先創建一個一維數組

直接定義一個數組：

a = [1,2,3,4,5] b = ['a','c','c','s'] print(a) print(b)

輸出結果：

通過鍵盤輸入一個數組，每個數用空格隔開：

a = input().split(' ') print(a)

輸出結果：

但是這個時候返回的a是一個字符串類型的列表，要轉換為想要的類型該怎么做呢？

轉換成int類型：

a = input().split(' ') print(a) #遍歷每個元素進行轉換 c=[] for i in a:c.append(int(i)) for i in range(0,len(c)):print(c[i],end=" ") print() #使用內置函數map() d=list(map(int,a)) for i in range(0,len(d)):print(d[i],end=" ") print() #利用列表的推導式 e=[int(i) for i in a] for i in range(0,len(e)):print(e[i],end=" ")

輸出結果：

二維數組該如何創建呢？

直接循環定義：

arr = [[0] * 3 for i in range(2)] print(arr) arr[0][1] = 1 print(arr)

高級方法有沒有？當然有，就是numpy包的使用

import numpy as np #創建全零數組，使用頻率高 #dtype 默認float類型 arr = np.zeros((2,5),dtype=int) print(arr) arr[1][0] = 1 print(arr) #可以將兩個創建好的一維數組生成一個二維數組 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a) a[0][0] = 0 print(a)

數組與矩陣

矩陣是一種二維數據結構，和二維數組相似，但二者又有很大差別。很多時候我們都直接將二維數組當作矩陣運算

其實就是numpy中mat()函數和array()函數的區別：

• 聊區別就先看看他們的相同的用法，兩者都可以進行矩陣運算

import numpy as npa1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) b1 = np.mat([[1,2,3], [4,5,6]])a2 = np.array(([1,2,3], [4,5,6])) b2 = np.mat(([1,2,3], [4,5,6]))a3 = np.array(((1,2,3), (4,5,6))) b3 = np.mat(((1,2,3), (4,5,6)))

輸出結果都是

• 他們得到的矩陣性質不同，在矩陣乘法的使用也不同。

mat()和 array ()后面加上 .T 得到轉置。但是mat()還可以在后面加 .H 得到共軛矩陣, 加 .I 得到逆矩陣

array()乘法：*代表點乘（對應元素相乘），dot()代表矩陣乘（叉乘）。

mat()乘法：*代表矩陣乘（叉乘），multiply()代表點乘。

import numpy as npa = np.array([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]]) b = np.mat([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]]) c = np.ones((3,3),dtype=int) print(a) print(b) print(c) #叉乘 print(np.dot(a,c)) print(np.dot(b,c)) #點乘 print(np.multiply(b,c)) print(a*c)

輸出結果：

array()的平方是矩陣對應位置數的平方，mat()的平方是矩陣乘積

print("a的平方",a**2) print("b的平方",b**2)

輸出結果：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python数组和矩阵用法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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