Tout ce que vous devez savoir sur Matrix en Python

Cet article vous présentera Matrix en Python avec chaque opération qui concerne le sujet avec une démonstration programmatique.

Cet article vous présentera Matrix dans avec chaque opération qui concerne le sujet avec une démonstration programmatique. Les pointeurs suivants seront traités dans cet article,



Commençons alors,



Matrice en Python

table de cassandra vs famille de colonnes

Matrix n'est rien d'autre qu'un tableau rectangulaire de nombres ou toute autre forme de données. Le concept de base d'une matrice doit être clair avant d'opérer sur des matrices dans les limites du langage de programmation python. La disposition horizontale des données est constituée de lignes et la disposition verticale de colonnes. La taille de toutes les matrices ou en d'autres termes, le nombre d'éléments à l'intérieur d'une matrice est (R) X (C) où R est des lignes et C, des colonnes. Python n'a pas de type intégré pour les matrices, nous considérons donc deux listes ou plus ensemble comme une matrice.



Voyons maintenant les éléments de visualisation d'une matrice et ses fonctionnalités. Considérez le code python illustré ci-dessous.

print ('nWELCOME TO EDUREKA! n') print ('Ci-dessous se trouve une matrice') A = [[1,4,5,12], [-5,8,9,0] [-6,7,11, 19]] print ('A =', A) print ('nTentative d'impression du 2e rang') print ('A [1] =', A [1]) print ('nTentative d'impression de la 2e ligne, 3e élémentn ') print (' A [1] [2] = ', A [1] [2]) print (' nÉcriture du dernier élément du 1er rang ') print (' A [0] [3] = ', A [ 0] [3]) column = [] pour la ligne dans A: column.append (row [2]) print ('n Displaying the 3rd column onlyn') print ('3rd column =', column) print ('n Thank vous avez une belle journée!')

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Package NumPy pour les matrices en Python

Numpy est une bibliothèque python, qui permet le calcul scientifique. Numpy peut aider les utilisateurs à travailler sur des tableaux multidimensionnels.

/ Ajout de Matrices print ('nWELCOME TO EDUREKA! N') import numpy as np A = np.array ([[24,41], [35, -9]]) B = np.array ([[19, - 36], [37,68]]) C = A + B print ('La somme d'une matrice à l'aide de Numpy est simplifiée') print (C) print ('nThank You!')

Production

/

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Multiplication des matrices

gestion de session dans l'application web java

Le produit de deux matrices est trouvé en utilisant les bibliothèques Numpy comme illustré ci-dessous.

// Importez numpy comme np A = np.array ([[7,1,3], [6, -2,0]]) B = np.array ([[2,3], [9,5], [4, -2]]) C = A.dot (B) print ('nLe produit de deux matrices est n') print (C) print ('nMerci! N')

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Transposer d'une matrice

Transposer fait référence à une nouvelle matrice formée dont les lignes sont maintenant les colonnes et dont les colonnes sont maintenant les lignes de la matrice initiale.

java que fait append
// Importez numpy comme np A = np.array ([[1,1], [2,1], [3, -3]]) print ('n Ceci est votre matrice d'origine') print (A) print ( 'Ceci est votre transposition') print (A.transpose ()) print ('nMerci')

Production

Cela nous amène à la fin de cet article.

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