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法律研究將輸入解釋為 NumPy 中的矩陣
要將輸入解釋為矩陣，請在 Python NumPy 中使用 **numpy.asmatrix()** 方法。與矩陣不同，如果輸入已經是矩陣或 ndarray，則 asmatrix 不會建立副本。等效於 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，並且與分散式、GPU 和稀疏陣列庫配合良好。
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)獲取陣列的元素個數 -
print("
Elements in the Array...
",arr.size)要將輸入解釋為矩陣，請在 Python NumPy 中使用 numpy.asmatrix() 方法 -
res = np.asmatrix(arr)
print("
Result...
",res)設定一些值 -
arr[0,2] = 99 arr[1,1] = 199 arr[2,1] = 299
顯示更新後的矩陣 -
print("
Updated Matrix...
",arr)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
res = np.asmatrix(arr)
print("
Result...
",res)
# Set some values
arr[0,2] = 99
arr[1,1] = 199
arr[2,1] = 299
# Display the updated matrix
print("
Updated Matrix...
",arr)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]] Updated Matrix... [[ 36 36 99 88] [ 92 199 98 45] [ 22 299 54 69] [ 69 80 80 99]]
更新於: 2022年2月17日
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