Python 实现交换矩阵的行示例

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-

如下所示: >> import numpy as np >> P = np.eye(3) >> P array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) 交换第 0 行和第 2 行: >> P[[0, 2], :] = P[[2, 0], :] # P[(0, 2), :] = P[(2, 0), :] >> P array([[ 0., 0., 1.], [ 0., 1., 0.], [ 1.

如下所示: # TODO r1 <---> r2 # 直接修改参数矩阵,无返回值 def swapRows(M, r1, r2): M[r1],M[r2] = M[r2],M[r1] pass 以上这篇Python 实现交换矩阵的行示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.

如下所示: >>> import numpy as np >>> a = np.arange(12).reshape(3,4) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> type(a) <class 'numpy.ndarray'> >>> b=np.reshape(a,(3,4,1)) >>> np

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][

在IDLE 中验证如下: >>> numbers = [5, 6, 7] >>> i = 0 >>> numbers[i], numbers[i+1] = numbers[i+1], numbers[i] >>> numbers [6, 5, 7] python是可以一次赋值两个变量的!谢谢! 以上这篇python 实现交换两个列表元素的位置示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.

行和列的位置都在以下三个列表中的一列中,则对应位置为1,其余位置全为0 ​ --[7-56,239-327,438-454,522-556,574-586] ​ --[57-85,96-112,221-238] ​ --[113-220,328-437,455-521,557-573] 代码实现 def generateMaskBasedOnDom(dom_path, length): """ :param dom_path: this is a file path, whi

目录 实现步骤 命令行启动动态绑定端口号 代码实现 实现步骤 获取终端命令行参数,通过使用 sys.argv实现 1.导入sys模块 import sys 2.获取命令行参数 params = sys.argv print(params) print(params[1]) 获取到的为字符串类型,可能需要转换类型再使用 命令行启动动态绑定端口号 1.获取执行python程序的终端命令行参数 sys.argv 2.判断参数的类型,设置端口号必须是整型 if not sys.argv[1].isdig

本文介绍的是python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列的相关资料,下面话不多说,来看看详细的介绍吧. 方法如下: 导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) DataFrame数据预览: A