python矩阵的转置和逆转实例

如下所示：

# 矩阵的转置
def transpose(list1):
 return [list(row) for row in zip(*list1)]

list1 = [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]
print(transpose(list1)) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

矩阵转置

用zip将一系列可迭代对象中的元素打包为元组，之后将这些元组放置在列表中，两步加起来等价于行列转置。

# 矩阵逆转
def invert(list1):
 return [row[::-1] for row in list1]
list1 = [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]
print(invert(list1)) # [[4, 1], [5, 2], [6, 3]]

矩阵逆转

取出每行的元素，逆序索引遍历 = 左右翻转。

以上这篇python矩阵的转置和逆转实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 对python 矩阵转置transpose的实例讲解

    在读图片时,会用到这么的一段代码: image_vector_len = np.prod(image_size)#总元素大小,3*55*47 img = Image.open(path) arr_img = np.asarray(img, dtype='float64') arr_img = arr_img.transpose(2,0,1).reshape((image_vector_len, ))# 47行,55列,每个点有3个元素rgb.再把这些元素一字排开 transpose是什么意识呢?

  • Python 使用Numpy对矩阵进行转置的方法

    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

  • Python矩阵常见运算操作实例总结

    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

  • Python实现矩阵转置的方法分析

    Python实现矩阵转置的方法分析

    本文实例讲述了Python实现矩阵转置的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 前几天群里有同学提出了一个问题:手头现在有个列表,列表里面两个元素,比如[1, 2],之后不断的添加新的列表,往原来相应位置添加.例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]],再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等. 其实不动脑筋的话,用个二重循环很容易写出来: def trans(m): a = [[] for i in m[0]] for i in m: f

  • Python实现的矩阵转置与矩阵相乘运算示例

    本文实例讲述了Python实现的矩阵转置与矩阵相乘运算.分享给大家供大家参考,具体如下: 矩阵转置 方法一 :使用常规的思路 def transpose(M): # 初始化转置后的矩阵 result = [] # 获取转置前的行和列 row, col = shape(M) # 先对列进行循环 for i in range(col): # 外层循环的容器 item = [] # 在列循环的内部进行行的循环 for index in range(row): item.append(M[index][

  • Python中矩阵创建和矩阵运算方法

    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

  • python 实现矩阵上下/左右翻转,转置的示例

    python中没有二维数组,用一个元素为list的list(matrix)保存矩阵,row为行数,col为列数 1. 上下翻转:只需要把每一行的list交换即可 for i in range(row // 2): matrix[i], matrix[row-1-i] = matrix[row-1-i], matrix[i] 2. 左右翻转:需要逐个交换元素 for m in matrix: for j in range(col // 2): m[j], m[col-1-j] = m[col-1-

  • Python实现矩阵相乘的三种方法小结

    问题描述 分别实现矩阵相乘的3种算法,比较三种算法在矩阵大小分别为22∗2222∗22, 23∗2323∗23, 24∗2424∗24, 25∗2525∗25, 26∗2626∗26, 27∗2727∗27, 28∗2828∗28, 29∗2929∗29时的运行时间与MATLAB自带的矩阵相乘的运行时间,绘制时间对比图. 解题方法 本文采用了以下方法进行求值:矩阵计算法.定义法.分治法和Strassen方法.这里我们使用Matlab以及Python对这个问题进行处理,比较两种语言在一样的条件下,

  • python矩阵的转置和逆转实例

    如下所示: # 矩阵的转置 def transpose(list1): return [list(row) for row in zip(*list1)] list1 = [[1, 4], [2, 5], [3, 6]] print(transpose(list1)) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 矩阵转置 用zip将一系列可迭代对象中的元素打包为元组,之后将这些元组放置在列表中,两步加起来等价于行列转置. # 矩阵逆转 def invert(list1): return [

  • python矩阵转换为一维数组的实例

    实例如下所示: >>>from compiler.ast import flatten >>>X matrix([[ 1, 17, 13, 221, 289, 169], [ 1, 17, 14, 238, 289, 196], [ 1, 17, 15, 255, 289, 225], [ 1, 18, 13, 234, 324, 169], [ 1, 18, 14, 252, 324, 196], [ 1, 18, 15, 270, 324, 225], [ 1, 1

  • python矩阵运算,转置,逆运算,共轭矩阵实例

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! #先定义两个矩阵 X=np.array([[1,2104,5,1,45],[1,1416,3,2,40],[1,1534,3,2,30],[1,852,2,1,36]]) y=np.array([45,40,30,36]) #内积以后发现 c=np.dot(X.T,X) c array([[ 4, 5906, 13, 6, 151], [ 5906, 9510932, 21074, 8856, 228012], [ 13, 21074, 47, 19,

  • Python计算矩阵的和积的实例详解

    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=mat(a1); 创建常见的矩阵 data1=mat(zeros((3,3)));

  • python 矩阵增加一行或一列的实例

    矩阵增加行 np.row_stack() 与 np.column_stack() import numpy as np a = np.array([[4, 4,], [5, 5]]) c = np.row_stack((a, [8,9])) d = np.column_stack((a, [8,9])) 以上这篇python 矩阵增加一行或一列的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: Python编程给numpy矩阵添加一列方法示

  • Python图片转换成矩阵,矩阵数据转换成图片的实例

    如下所示: # coding=gbk from PIL import Image import numpy as np # import scipy def loadImage(): # 读取图片 im = Image.open("lena.jpg") # 显示图片 im.show() im = im.convert("L") data = im.getdata() data = np.matrix(data) # print data # 变换成512*512 d

  • Python 矩阵转置的几种方法小结

    我就废话不多说了,直接上代码吧! #Python的matrix转置 matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]] def printmatrix(m): for ele in m: for i in ele: print("%2d" %i,end = " ") print() #1.利用元祖的特性进行转置 def transformMatrix(m): #此处巧妙的先按照传递的元祖m的列数,生成了r的行数 r = [[] f

随机推荐