將輸入解釋為矩陣並在 NumPy 中顯示不同型別的輸出

要將輸入解釋為矩陣，請在 Python NumPy 中使用 **numpy.asmatrix()** 方法。dtype 引數用於設定輸出陣列的型別。與矩陣不同，如果輸入已經是矩陣或 ndarray，則 asmatrix 不會建立副本。等價於 matrix(data, copy=False)。

NumPy 提供了全面的數學函式、隨機數生成器、線性代數例程、傅立葉變換等等。它支援各種硬體和計算平臺，並且可以很好地與分散式、GPU 和稀疏陣列庫配合使用。

步驟

首先，匯入所需的庫 -

import numpy as np

建立一個二維陣列 -

arr = np.array([[36, 36, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])

顯示我們的陣列 -

print("Array...
",arr)

獲取資料型別 -

print("
Array datatype...
",arr.dtype)

獲取陣列的維度 -

print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

獲取陣列的形狀 -

print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

獲取陣列的元素數量 -

print("
Elements in the Array...
",arr.size)

要將輸入解釋為矩陣，請使用 numpy.asmatrix() 方法。dtype 引數用於設定輸出陣列的型別 -

res = np.asmatrix(arr, dtype = float)
print("
Result...
",res)

示例

import numpy as np

# Create a 2d array
arr = np.array([[36, 36, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69], [69, 80, 80, 99]])

# Displaying our array
print("Array...
",arr)

# Get the datatype
print("
Array datatype...
",arr.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

# Get the shape of the Array
print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

# Get the number of elements of the Array
print("
Elements in the Array...
",arr.size)

# To Interpret the input as a matrix, use the numpy.asmatrix() method in Python Numpy
# The dtype parameter is used to set the type of the output array
res = np.asmatrix(arr, dtype = float)
print("
Result...
",res)

輸出

Array...
[[36 36 78 88]
[92 81 98 45]
[22 67 54 69]
[69 80 80 99]]

Array datatype...
int64

Array Dimensions...
2

Our Array Shape...
(4, 4)

Elements in the Array...
16

Result...
[[36. 36. 78. 88.]
[92. 81. 98. 45.]
[22. 67. 54. 69.]
[69. 80. 80. 99.]]

AmitDiwan

更新於: 2022年2月17日

108 次檢視

開啟你的 職業生涯

透過完成課程獲得認證

開始學習