Работа с Matrix в Python
Для работы с Matrix Python нам необходимо импортировать модуль numpy. Матрица используется для операций с матрицей, которая может использоваться для научных целей, обработки изображений и т.д.
Как создать матрицу?
Согласно Википедии, матрица – это прямоугольный массив чисел, символов или выражений, упорядоченный по строкам и столбцам. Итак, в следующем коде мы будем инициализировать различные типы матриц.
Обычно матрица создается с помощью функции numpy.matix(). Мы можем использовать numpy.shape, чтобы узнать размер матрицы. Смотрите следующий пример кода матрицы.
Вы получите результат, как на следующем изображении.
Добавление матрицы
Код для сложения матриц достаточно сложен для написания вручную. Благодаря модулю numpy мы можем просто использовать оператор + для добавления матрицы. Итак, в следующем примере кода мы увидим, как писать код сложения вручную, а также с помощью оператора +.
Умножение и транспонирование матриц, обратная матрица
В предыдущем разделе мы обсудили преимущество Python Matrix в том, что он просто упрощает для нас задачу. Таким образом, мы можем просто умножить две матрицы, получить инверсию и транспонирование матрицы.
Как мы видели ранее, оператор + добавляет две матрицы, здесь мы можем просто использовать оператор * для умножения матриц. При этом количество столбцов в первой матрице должно быть равно количеству строк во второй матрице.
Мы можем получить инверсию матрицы, используя функцию getI() и использовать getT() для транспонирования матрицы. Давайте посмотрим на пример:
Поскольку мы использовали случайные значения. Таким образом, элементы матрицы будут разными. Вывод вышеуказанного кода приведен ниже:
Как я могу найти размеры матрицы в Python?
Как я могу найти размеры матрицы в Python. Len (A) возвращает только одну переменную.
(Я предполагаю) генерирует матрицу целых чисел (менее вероятные строки). Мне нужно найти размер этой матрицы, чтобы я мог выполнить некоторые тесты без необходимости перебирать все элементы. Что касается типа данных, я предполагаю, что это массив (или список списков).
5 ответов
количество строк списка списков будет: len(A) , а количество столбцов len(A[0]) учитывая, что все строки имеют одинаковое количество столбцов, т. е. все списки в каждом индексе имеют одинаковый размер.
Advantages of Arrays are:
The array() method takes a list of items that go into the array.
The above array is a one-dimensional array of 4 elements.
The concept of rows and columns applies to Numpy Arrays only if the dimension is more than 1.
For a 1 dimensional array is more like a list, there is no concept of rows and columns, so the shape just displays the number of items in the list.
In the above output, you can see that the shape is 3 rows and 4 columns.
Also, you can notice that the array started with 2 square brackets [[ and ended with 2 square brackets ]].
This will make us understand easily that it is a 2D array.
A 2D array is just a collection of 1D arrays.
Similarly, a 3D array is a collection of 2D arrays and goes on.
Let’s see a 3D array now.
In the above result, the shape is defined as:
- Here there are 2 3D arrays which become the First number,
- The second number is Rows
- The third number is columns
Let's see another example for more understanding.
Let us see an example of 4D array now.
To understand more about each number in the shape, please see the picture below.
Shape of the above array is: 4D which is a collection of three 3D arrays
- The first Number is the number of 3d Arrays,
- The second number is the number of 2d Arrays,
- The third Number is Rows,
- The fourth Number is columns.
P.S: I am trying my best to give you the Jupyter Notebook cells as good as possible. Hopefully, It will be good in my next articles.
Conclusion:
In this article, we have gone through the various dimensions of the array and its shape.
In my upcoming article, we will be reviewing how easy it is to use Numpy arrays when it comes to matrix manipulations using Numpy Arrays and changing the shape of an array.
Массивы (матрицы) в Python
Python — популярный и динамический язык программирования. Он позволяет решать разные задачи по разработке ПО, при выполнении которых часто используются массивы.
С их помощью вы сможете добавить однотипные данные и избежать дублирования кода.
Одномерные массивы в Python представляют собой список элементов. Значения указываются внутри квадратных скобок, где перечисляются через запятую. Как правило, любой элемент можно вызвать по индексу и присвоить ему новое значение.
Массив строк в Python:
Чтобы возвратить число элементов внутри списка, используют функцию len() :
Когда нужно перечислить элементы массива, применяют цикл for . В «Питоне» этот цикл перебирает элементы, а не индексы, как в Pascal:
Идём дальше. Создать и добавить цикл в Python можно с помощью генератора заполнения списков. Записывается он в следующем виде: [значение массива for имя переменной in число элементов];
Если говорить про создание не одномерного, а двумерного массива, то он в Python создаётся путём использования вложенных генераторов, и выглядит это так:
Как создаются матрицы в Python?
Добавление и модификация массивов или матриц (matrix) в Python осуществляется с помощью библиотеки NumPy. Вы можете создать таким образом и одномерный, и двумерный, и многомерный массив. Библиотека обладает широким набором пакетов, которые необходимы, чтобы успешно решать различные математические задачи. Она не только поддерживает создание двумерных и многомерных массивов, но обеспечивает работу однородных многомерных матриц.
Чтобы получить доступ и начать использовать функции данного пакета, его импортируют:
Функция array() — один из самых простых способов, позволяющих динамически задать одно- и двумерный массив в Python. Она создаёт объект типа ndarray :
Для проверки используется функция array.type() — принимает в качестве аргумента имя массива, который был создан.
Если хотите сделать переопределение типа массива, используйте на стадии создания dtype=np.complex :
Когда стоит задача задать одномерный или двумерный массив определённой длины в Python, и его значения на данном этапе неизвестны, происходит его заполнение нулями функцией zeros() . Кроме того, можно получить матрицу из единиц через функцию ones() . При этом в качестве аргументов принимают число элементов и число вложенных массивов внутри:
К примеру, так в Python происходит задание двух массивов внутри, которые по длине имеют два элемента:
Если хотите вывести одно- либо двумерный массив на экран, вам поможет функция print() . Учтите, что если матрица слишком велика для печати, NumPy скроет центральную часть и выведет лишь крайние значения. Дабы увидеть массив полностью, используется функция set_printoptions() . При этом по умолчанию выводятся не все элементы, а происходит вывод только первой тысячи. И это значение массива указывается в качестве аргумента с ключевым словом threshold.
Базовые операции в NumPy
Все действия, производимые над компонентами массива, оборачиваются созданием нового массива. При этом массивы и матрицы взаимодействуют в том случае, если имеют один и тот же размер:
Если выполнить array1 + array2, компилятор скажет об ошибке, а всё потому, что размер первого matrix равен двум, а второго трём.
В данном случае array1 + array2 вернёт нам массив со следующими элементами: 2, 4, 8, 11. Здесь не возникнет ошибки, т. к. матрицы имеют одинаковые размеры. Причём вместо ручного сложения часто применяют функцию, входящую в класс ndarray sum() :
В ndarray входит большая библиотека методов, необходимых для выполнения математических операций.
Форма матрицы в Python
Lenght matrix (длина матрицы) в Python определяет форму. Длину матрицы проверяют методом shape() .
Массив с 2-мя либо 3-мя элементами будет иметь форму (2, 2, 3). И это состояние изменится, когда в shape() будут указаны аргументы: первый — число подмассивов, второй — размерность каждого подмассива.
Те же задачи и ту же операцию выполнит reshape() . Здесь lenght и другие параметры matrix определяются числом столбцов и строк.
Есть методы и для манипуляции формой. Допустим, при манипуляциях с двумерными или многомерными массивами можно сделать одномерный путём выстраивания внутренних значений последовательно по возрастанию. А чтобы поменять в матрице строки и столбцы местами, применяют transpose() .
Операции со срезами matrix в Python
Часто мы работаем не с целым массивом, а с его компонентами. Эти операции выполняются с помощью метода слайс (срез). Он пришел на замену циклу for, при котором каждый элемент подвергался перебору. Метод позволяет получать копии matrix, причём манипуляции выполняются в виде [start:stop:step] . В данном случае start — индекс элемента, с которого берётся отсчёт, stop — последний элемент, step — размер шага или число пропускаемых значений элемента при каждой итерации. Изначально start равен нулю, stop — индексу последнего элемента, step — единице. Если выполнить операции без аргументов, копирование и добавление списка произойдёт полностью.
Допустим, имеем целочисленный массив otus = [1, 2, 3, 4] . Для копирования и вывода используем otus[:] . В итоге произойдёт вывод последовательности [1, 2, 3, 4]. Но если аргументом станет отрицательное значение, допустим, -2, произойдёт вывод уже других данных:
Возможны и другие операции. Например, если добавить ещё одно двоеточие, будет указан шаг копируемых элементов. Таким образом, otus[::2] позволит вывести матрицу [1, 3].
Если ввести отрицательное значение, к примеру, [::-2] отсчёт начнётся с конца, и в результате произойдёт вывод [3, 1]. Остаётся добавить, что метод среза позволяет гибко работать с матрицами и вложенными списками в Python.
Хотите узнать гораздо больше? Записывайтесь на курс «Разработчик Python»!