python用分数表示矩阵的方法实例

矩阵创建 1.from numpyimport *; a1=array([1,2,3]) a2=mat(a1) 矩阵与方块列表的区别如下: 2.data2=mat(ones((2,4))) 创建一个2*4的1矩阵,默认是浮点型的数据,如果需要时int类型,可以使用dtype=int 3.data5=mat(random.randint(2,8,size=(2,5)) 产生一个2-8之间的随机整数矩阵 4.data3=mat(random.rand(2,2)) 这里的random模块使用的是num

首先我们有一个数据是一个mn的numpy矩阵现在我们希望能够进行给他加上一列变成一个m(n+1)的矩阵 import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b = np.ones(3) c = np.array([[1,2,3,1],[4,5,6,1],[7,8,9,1]]) PRint(a) print(b) print(c) [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] [ 1. 1. 1.] [[1 2 3 1] [4

Fraction函数是python中实现分数的一个模块(module),模块是由别人写的,并且可以被拿来直接使用的代码程序,包括类.函数以及标签的定义,是python标准函数库的一部分.使用是必须先插入模块. >>> from fractions import Fraction #插入模块 >>> f =Fraction(1,2) #创建Fraction 类,并初始化为1/2 >>> f #输出分数类对象Fraction(1, 2) 输入分数时,Fra

这篇文章主要介绍Python的numpy库中的一些函数,做备份,以便查找. (1)将矩阵转换为列表的函数:numpy.matrix.tolist() 返回list列表 Examples >>> >>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x matrix([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> x.tolist() [[0, 1, 2

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.ap

本文实例讲述了Python实现小数转化为百分数的格式化输出方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 比如将 0.1234 转化为 12.34% 的形式: rate = .1234 print('%.2f%%' % (rate * 100)) 第一个百分号和 .2f 相连,表示浮点数类型保留小数点后两位格式化输出: 然后的两个连续的%%,则最终会输出一个%号出来,有对%进行转义的含义: 将小数(数值)转化为字符串,并赋给其他变量: rate = .1 res = format(res, '.0%')

如下所示: matrix.py #!/usr/bin/python # -*- encoding:UTF-8-*- import pprint import numpy as np matrix = [[1,2],[3,4],[5,6]] print('列表:') pprint.pprint(matrix) matrix_2 = np.matrix(matrix) print('原矩阵:') pprint.pprint(matrix_2) matrix_transpose = np.transp

本文实例讲述了Python矩阵常见运算操作.分享给大家供大家参考,具体如下: python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包. 一.numpy的导入和使用 from numpy import *;#导入numpy的库函数 import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时,需要以np.开头. 二.矩阵的创建 由一维或二维数据创建矩阵 from numpy import *; a1=array([1,2,3]); a1=ma

本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: def matrixMul(A, B): res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))] for i in range(len(A)): for j in range(len(B[0])): for k in range(len(B)): res[i][j] += A[i][k] * B[k][j] return res def matrixMul2(A, B):