Как заполнить нулевую матрицу натуральными числами от 0
Я заполнила матрицу нулями по заданным n и m. Далее создала цикл с вложенным циклом, где счетчик прибавляет единицу каждому элементу в строке. Но почему-то при выводе матрицы он сохранил во всех строках одинаковые элементы. В чем у меня ошибка?
n, m = map(int, input().split()) a = [] tmp = [0] * m for i in range(n): a.append(tmp) for i in a: print(i) с = 0 for i in range(n): for j in range(m): a[i][j] = с с += 1 for i in a: for j in i: print(j, end = ' ') print() Возвращает такое:
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 Матрицы в Python и массивы NumPy
Матрица — это двухмерная структура данных, в которой числа расположены в виде строк и столбцов. Например:
Эта матрица является матрицей три на четыре, потому что она состоит из 3 строк и 4 столбцов.
Обновлено: 2023-06-17 20:46:41 Вадим Дворников автор материала
Матрицы в Python
Python не имеет встроенного типа данных для матриц. Но можно рассматривать список как матрицу. Например:
A = [[1, 4, 5], [-5, 8, 9]]
Этот список является матрицей на 2 строки и 3 столбца.
Обязательно ознакомьтесь с документацией по спискам Python, прежде чем продолжить читать эту статью.
Давайте посмотрим, как работать с вложенным списком.
A = [[1, 4, 5, 12], [-5, 8, 9, 0], [-6, 7, 11, 19]] print("A =", A) print("A[1] =", A[1]) # вторая строка print("A[1][2] =", A[1][2]) # третий элемент второй строки print("A[0][-1] =", A[0][-1]) # последний элемент первой строки column = []; # пустой список for row in A: column.append(row[2]) print("3rd column 1" data-ab-test="post_related" data-ab-key="yarpp">Как работают массивы в Python?Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:
A = [[1, 4, 5, 12], [-5, 8, 9, 0], [-6, 7, 11, 19]] A [1] = [-5, 8, 9, 0] A [1] [2] = 9 A [0] [- 1] = 12 3-й столбец = [5, 9, 11]
Использование вложенных списков в качестве матрицы подходит для простых вычислительных задач. Но в Python есть более эффективный способ работы с матрицами – NumPy .
NumPy массивы в Python
NumPy - это расширение для научных вычислений, которое поддерживает мощный объект N-мерного массива. Прежде чем использовать NumPy, необходимо установить его. Для получения дополнительной информации,
- Ознакомьтесь: Как установить NumPy Python?
- Если вы работаете в Windows, скачайте и установите дистрибутив anaconda Python. Он поставляется вместе с NumPy и другими расширениями.
После установки NumPy можно импортировать и использовать его.
NumPy предоставляет собой многомерный массив чисел (который на самом деле является объектом). Давайте рассмотрим приведенный ниже пример:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) print(a) # Вывод: [1, 2, 3] print(type(a)) # Вывод:
Как видите, класс массива NumPy называется ndarray.
Как создать массив NumPy?
Существует несколько способов создания массивов NumPy.
Массив целых чисел, чисел с плавающей точкой и составных чисел
import numpy as np A = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]]) print(A) A = np.array([[1.1, 2, 3], [3, 4, 5]]) # Массив чисел с плавающей запятой print(A) A = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]], dtype = complex) # Массив составных чисел print(A)
Когда вы запустите эту программу, результат будет следующий:
[[1 2 3] [3 4 5]] [[1.1 2. 3.] [3. 4. 5.]] [[1. + 0.j 2. + 0.j 3. + 0.j] [3. + 0.j 4. + 0.j 5. + 0.j]]
Массив нулей и единиц
import numpy as np zeors_array = np.zeros( (2, 3) ) print(zeors_array) ''' Вывод: [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] ''' ones_array = np.ones( (1, 5), dtype=np.int32 ) // указание dtype print(ones_array) # Вывод: [[1 1 1 1 1]]
Здесь мы указали dtype - 32 бита (4 байта). Следовательно, этот массив может принимать значения от -2 -31 до 2 -31 -1.
Использование arange() и shape()
import numpy as np A = np.arange(4) print('A =', A) B = np.arange(12).reshape(2, 6) print('B =', B) ''' Вывод: A = [0 1 2 3] B = [[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] '''
Узнайте больше о других способах создания массива NumPy .
Операции с матрицами
Выше мы привели пример сложение, умножение матриц и транспонирование матрицы. Мы использовали вложенные списки, прежде чем создавать эти программы. Рассмотрим, как выполнить ту же задачу, используя массив NumPy.
Сложение двух матриц или сумма элементов массива Python
Мы используем оператор +, чтобы сложить соответствующие элементы двух матриц NumPy.
import numpy as np A = np.array([[2, 4], [5, -6]]) B = np.array([[9, -3], [3, 6]]) C = A + B # сложение соответствующих элементов print(C) ''' Вывод: [[11 1] [ 8 0]] '''
Умножение двух матриц Python
Чтобы умножить две матрицы, мы используем метод dot(). Узнайте больше о том, как работает numpy.dot .
Примечание: * используется для умножения массива (умножения соответствующих элементов двух массивов), а не умножения матрицы.
import numpy as np A = np.array([[3, 6, 7], [5, -3, 0]]) B = np.array([[1, 1], [2, 1], [3, -3]]) C = a.dot(B) print(C) ''' Вывод: [[ 36 -12] [ -1 2]] '''
Транспонирование матрицы питон
Мы используем numpy.transpose для вычисления транспонирования матрицы.
import numpy as np A = np.array([[1, 1], [2, 1], [3, -3]]) print(A.transpose()) ''' Вывод: [[ 1 2 3] [ 1 1 -3]] '''
Как видите, NumPy значительно упростил нашу задачу.
Доступ к элементам матрицы, строкам и столбца
Доступ к элементам матрицы
Также можно получить доступ к элементам матрицы, используя индекс. Начнем с одномерного массива NumPy.
import numpy as np A = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) print("A[0] =", A[0]) # Первый элемент print("A[2] =", A[2]) # Третий элемент print("A[-1] highlight" data-hscroll>A [0] = 2 A [2] = 6 A [-1] = 10
Теперь выясним, как получить доступ к элементам двухмерного массива (который в основном представляет собой матрицу).
import numpy as np A = np.array([[1, 4, 5, 12], [-5, 8, 9, 0], [-6, 7, 11, 19]]) # Первый элемент первой строки print("A[0][0] =", A[0][0]) # Третий элемент второй строки print("A[1][2] =", A[1][2]) # Последний элемент последней строки print("A[-1][-1] highlight" data-hscroll>A [0] [0] = 1 A [1] [2] = 9 A [-1] [- 1] = 19
Доступ к строкам матрицы
import numpy as np A = np.array([[1, 4, 5, 12], [-5, 8, 9, 0], [-6, 7, 11, 19]]) print("A[0] =", A[0]) # Первая строка print("A[2] =", A[2]) # Третья строка print("A[-1] highlight" data-hscroll>A [0] = [1, 4, 5, 12] A [2] = [-6, 7, 11, 19] A [-1] = [-6, 7, 11, 19]
Доступ к столбцам матрицы
import numpy as np A = np.array([[1, 4, 5, 12], [-5, 8, 9, 0], [-6, 7, 11, 19]]) print("A[:,0] =",A[:,0]) # Первый столбец print("A[:,3] =", A[:,3]) # Четвертый столбец print("A[:,-1] highlight" data-hscroll>A [:, 0] = [1 -5 -6] A [:, 3] = [12 0 19] A [:, - 1] = [12 0 19]
Если вы не знаете, как работает приведенный выше код, прочтите раздел "Разделение матрицы".
Разделение матрицы
Разделение одномерного массива NumPy аналогично разделению списка. Рассмотрим пример:
import numpy as np letters = np.array([1, 3, 5, 7, 9, 7, 5]) # с 3-го по 5-ый элементы print(letters[2:5]) # Вывод: [5, 7, 9] # с 1-го по 4-ый элементы print(letters[:-5]) # Вывод: [1, 3] # с 6-го до последнего элемента print(letters[5:]) # Вывод:[7, 5] # с 1-го до последнего элемента print(letters[:]) # Вывод:[1, 3, 5, 7, 9, 7, 5] # список в обратном порядке print(letters[::-1]) # Вывод:[5, 7, 9, 7, 5, 3, 1]
Теперь посмотрим, как разделить матрицу.
import numpy as np A = np.array([[1, 4, 5, 12, 14], [-5, 8, 9, 0, 17], [-6, 7, 11, 19, 21]]) print(A[:2, :4]) # две строки, четыре столбца ''' Вывод: [[ 1 4 5 12] [-5 8 9 0]] ''' print(A[:1,]) # первая строка, все столбцы ''' Вывод: [[ 1 4 5 12 14]] ''' print(A[:,2]) # все строки, второй столбец ''' Вывод: [ 5 9 11] ''' print(A[:, 2:5]) # все строки, с третьего по пятый столбец ''' Вывод: [[ 5 12 14] [ 9 0 17] [11 19 21]] '''
Использование NumPy вместо вложенных списков значительно упрощает работу с матрицами. Мы рекомендуем детально изучить пакет NumPy, если вы планируете использовать Python для анализа данных.
Вадим Дворников автор-переводчик статьи « Python Matrices and NumPy Arrays »
Создаём матрицу в Python: пошаговая инструкция
Табличные данные очень удобны при работе с информацией. Поэтому часто используются в программировании, только называются иначе – матрицы. В этой статье мы расскажем, как создать матрицы в Python и выполнять с ними основные действия.
(1).jpg)
Что такое матрица в Python
Начнём с определений, так как базовое понимание матриц важно для любого программиста, который хочет научиться эффективно использовать Python.
Матрица — это просто массив или список чисел, символов, строк или объектов, расположенных в строках и столбцах. Она может использоваться для хранения данных, представления взаимосвязей между переменными и создания математических уравнений.
Состоит этот объект программирования из двух осей — оси x и оси y, которые нумеруются от нуля (0) до n, где n — длина каждой из осей. Обычно они представляются в виде строк и столбцов.
Выглядит матрица так.
Каждое число, указанное выше, представляет собой элемент матрицы, а каждая строка – один массив элементов с тремя элементами в строке. Важно отметить, что в каждой строке не обязательно отсортированы все её элементы. Изменение любого отдельного элемента влияет на всю матрицу.
Матрицы чрезвычайно полезны при выполнении таких задач, как операции линейной алгебры. Они позволяют быстро и эффективно манипулировать большими объёмами данных без необходимости каждый раз записывать специальные инструкции для каждой операции. Кроме того, матрицы могут использоваться для представления изображений – прежде чем обрабатывать изображение, его необходимо представить в числовом виде.
Способы создать матрицу в Python
Существует несколько способов создания матриц, мы рассмотрим два наиболее распространенных метода для Python.
Основной способ построения матриц в Python использует вложенные списки, каждый из которых соответствует строке. Такой способ актуален для нестандартных манипуляций, когда вы сами создаёте методы.
Допустим, нам нужно сделать квадратную матрицу, выглядеть это будет так.
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
- Через библиотеку NumPy.
В этой библиотеке есть класс Array, который позволяет создавать массивы любого размера и затем манипулировать ими таким образом, чтобы они соответствовали требуемому формату матрицы. Этот способ подходит для стандартных математических операций с матрицами, так как они уже представлены в библиотеке.
Код выглядит так.
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
Матричные операции
Рассмотрим основные манипуляции с матрицами в Python, на каждой мы остановимся подробно.
Сложение матриц считается одной из основных операций линейной алгебры. Она используется для нахождения суммы двух матриц или их разности. Чтобы сложить две матрицы, они должны быть одинакового размера и формы, то есть иметь одинаковое количество строк и столбцов.
При сложении двух матриц каждый элемент одной матрицы должен быть добавлен к соответствующему элементу другой матрицы. Для этого достаточно сложить каждую соответствующую пару элементов, чтобы получить их сумму.
Ниже пример сложения с помощью списков.
Теперь рассмотрим ту же операцию с помощью библиотеки NumPy и метода add().
Сложение и вычитание матриц может быть полезным инструментом при работе со сложными математическими уравнениями или операциями с несколькими переменными. Важно помнить, что перед выполнением операции сложения или вычитания обе матрицы должны иметь одинаковый размер и форму. Зная эти правила, вы сможете быстро складывать и вычитать любое количество матриц!
- Добавление двух матриц
Для добавления нам нужен вложенный цикл for.
Итак, у нас было две матрицы размером 3х3. Затем мы инициализировали ещё одну, в которой будет находиться равнодействующая матрица.
Результат будет выглядеть так.
The sum of Matrix M1 and M2 = [[17, 29, 38], [20, 22, -1], [4, 6, 28]]
- Умножение двух матриц
Умножение выполняется по принципу добавления, только используется оператор *.
Результат будет таким.
The sum of Matrix mat1 and mat2 = [[70, 208, -264], [99, 40, -12], [-5, 9, 27]]
- Транспонирование матрицы
Транспонирование матрицы — это просто тот же массив, в котором поменяны местами строки и столбцы. Это означает, что все элементы первой строки становятся элементами первого столбца, все элементы второй строки — элементами второго столбца и так далее.
Такой приём может быть использован для различных целей, например, для решения систем уравнений или нахождения обратной матрицы. Он также актуален для упрощения некоторых видов вычислений путем изменения порядка или расположения членов в уравнении или выражении.
Рассмотрим простой пример.
На выходе мы получим такие значения.
Транспонирование матрицы с помощью списка упрощает код, то есть строк станет меньше. Результат при этом не изменится.
- Нахождение обратной матрицы
Обратная матрица является результатом применения математической операции, называемой инверсией, к другой квадратной матрице. Инверсия — это процесс нахождения мультипликативной обратной величины, или взаимно-обратной, для каждого элемента данной квадратной матрицы.
Инверсная матрица может быть использована для решения систем уравнений, поскольку позволяет найти решение путем умножения обеих сторон на ее обратную величину. Это означает, что если известна одна сторона уравнения, то с помощью обратной матрицы можно найти другую сторону и таким образом решить все неизвестные в системе.
Обратные матрицы не всегда легко вычислить вручную, поэтому важно хорошо понимать принцип их работы, прежде чем приступать к самостоятельным вычислениям. К счастью, существует множество онлайн инструментов для работы с матрицами, мы применим метод inv() из библиотеки NumPy.
На выходе получим такие значения.
Если обратную матрицу найти невозможно, вы получите такое сообщение.
LinAlgError: Singular matrix.
Метод det() помогает узнать, возможно ли найти обратную матрицу. Когда determinant равен нулю, её не существует. Посмотрим на примере.
Как оптимизировать операции с матрицами
Выбор хостинга может существенно повлиять на производительность вашего кода.
Например, облачный хостинг обеспечивает масштабируемость и гибкость, позволяя пользователям легко увеличивать или уменьшать масштабы по мере необходимости. Это делает его идеальным для проектов, требующих больших вычислительных мощностей, или в случае необходимости быстро перестраивать свои ресурсы в зависимости от потребностей. Кроме того, провайдеры часто предоставляют дополнительные возможности, такие как автоматическое резервное копирование и поддержка нескольких языков.
Однако облачный хостинг имеет и некоторые недостатки, когда речь идет о матричных операциях в Python. Поскольку эти операции требуют больших вычислительных затрат, их выполнение на виртуальных машинах может быть медленным из-за ограниченности ресурсов и высоких задержек, связанных с доступом к данным с удаленных серверов.
Другим вариантом является хостинг выделенных серверов, который обеспечивает больший контроль над ресурсами. Выделенные серверы, как правило, дороже, чем общие хостинги, но обеспечивают более высокую производительность при решении интенсивных задач, таких как матричные операции в Python, благодаря выделенным аппаратным ресурсам и низкой задержке соединения между машинами, расположенными в одном физическом месте или центре обработки данных.
Сейчас возможен перенос сайта в RU-CENTER за 1 рубль https://www.nic.ru/info/master-transfer/.
Подведём итоги
Матрица в Python — это эффективный способ организации числовой информации с помощью двумерных массивов. Они достаточно эффективны для быстрого манипулирования большими массивами данных, что делает их популярными среди разработчиков, которые хотят с относительной легкостью обрабатывать сложные задачи манипулирования изображениями и задачи линейной алгебры.
Мы рассмотрели способы создания матриц и выполнения операций с ними. Надеемся, представленные инструкции будут вам полезны.
Python. Как создать матрицу?
Добрый день всем. Учусь на заочном отделении.Помогите одолеть задачу.Пытаюсь разобраться в языке Python.
Задача звучит так:
Создать целочисленную матрицу А размером МxN и заполнить ее однозначными случайными числами из диапазона от 0 до 9. Матрица должна иметь тип int[,]. Значения М и N вводятся с клавиатуры. Исходную матрицу построчно выдать на экран.
Исключить из матрицы первую строку, имеющую максимальную сумму ее элементов. Новую матрицу построчно выдать на экран. Определение номера первой строки, имеющей максимальную сумму ее элементов, оформить в виде функции.
Буду благодарна за любую подсказку
- Вопрос задан более трёх лет назад
- 60308 просмотров
Комментировать
Решения вопроса 0
Ответы на вопрос 3
Владимир Куц @fox_12 Куратор тега Python
Расставляю биты, управляю заряженными частицами
>>> import random >>> M,N = 5,6 >>> matrix = [[random.randrange(0,10) for y in range(M)] for x in range(N)] >>> matrix [[0, 3, 1, 3, 5], [5, 8, 8, 0, 5], [8, 9, 8, 5, 2], [7, 7, 3, 9, 9], [0, 1, 1, 3, 8], [5, 1, 1, 4, 6]] >>> for im in range(N): . print matrix[im] . [0, 3, 1, 3, 5] [5, 8, 8, 0, 5] [8, 9, 8, 5, 2] [7, 7, 3, 9, 9] [0, 1, 1, 3, 8] [5, 1, 1, 4, 6] >>> def find_max(m): . max_sum = 0 . index = -1 . for x in range(N): . if sum(m[x])>max_sum: . max_sum=sum(m[x]) . index=x . return max_sum, index . >>> find_max(matrix) (35, 3) >>> max_value,index = find_max(matrix) >>> matrix.remove(matrix[index]) >>> for im in range(N): . print matrix[im] . [0, 3, 1, 3, 5] [5, 8, 8, 0, 5] [8, 9, 8, 5, 2] [0, 1, 1, 3, 8] [5, 1, 1, 4, 6]ввод с клавиатуры и оформление в виде кода, надеюсь, сделаете сами
Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 2 Комментировать
Алексей Перминов @alexsurfer
Программист Python, Django, PostgreSQL, Golang.
Переписал решение в ООП стиле:
import random class Matrix: def __init__(self, row, col): self.n = row self.matrix = [[random.randrange(0, 10) for a in range(col)] for b in range(row)] def print(self): matrix = self.matrix for im in range(len(matrix)): print(matrix[im]) def find_max(self): max_sum = 0 n = self.n m = self.matrix index = -1 for x in range(n): if sum(m[x]) > max_sum: max_sum = sum(m[x]) index = x print("максимум: %s, индекс: %s" % (max_sum, index)) return max_sum, index def remove_max_row(self): matrix = self.matrix n = self.n max_value, index = self.find_max() matrix.remove(matrix[index]) for im in range(n-1): print(matrix[im]) Matrix(5, 5).print() print('-'*100) Matrix(5, 5).find_max() print('='*100) Matrix(5, 5).remove_max_row()Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 1 Комментировать
programmer1503 @programmer1503
вместо ошибок с созданием матрицы 3 раза при использовании класса
d=Matrix(5, 5);
d.print()
print('-'*100)
#Matrix(5, 5).find_max()
print('='*100)
d.remove_max_row()
Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится Комментировать
Ваш ответ на вопрос
Войдите, чтобы написать ответ
- Python
Как запустить скрипт на Python по расписанию с csv?
- 1 подписчик
- 3 часа назад
- 28 просмотров