1，矩阵乘法和数组相乘 *表示两个矩阵相乘，但是必须满足矩阵乘法条件 .*表示数组相乘，即对应元素相乘，但两数组必须同型 2，数组运算 +，- 都是对应元素相加减 .* 对应元素可以其中一方是实数 A./B = B.\A A中对应元素除以B中对应元素 exp(A) 以e为底，以A的元素为指数求幂 l
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2020-10-21 20:01:00
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第一步：首先教给大家如何创建数组，MATLAB创建数组的方法比较简单，我们在MATLAB中输入如下代码：x=[2 4 6 8 10]即可创建数组，数据之间使用空格或者逗号隔开，x=[2,4,6,8,10]可创建同样的数组，在MATLAB命令行窗口输入并运行代码创建数组如下图所示。第二步：如果我们想进一步确认或者直观看到是否成功创建数组的话，我们可以在工作空间看到运行结果数组名称及值，我们双击即可查看创建的数组详细情况，如下图所示。第三步：上面创建的是一维数组，接下来教大家创建二维数组，也
原创
2021-08-12 22:11:36
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引出在使用Python过程中，列表、集合和字典是比较常用的数据结构。列表简单说就是数组，不对，它就是数组集合就是去重的元素结构，和JAVA中的set一样字典就是一个key-value的键值对，和JAVA中的HashTable一样但是，Python中有一个特立独行的对象，元组tuple，看一个元组的简单使用：tu = (2, 3)
a = tu[0] # a=2
b = tu[1] # b=3什么？
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2023-12-31 15:16:19
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1、数组和矩阵常见用法Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作。使用这个包，需要导入numpy。SciPy包以NumPy包为基础，大大的扩展了numpy的能力。为了使用的方便，scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容，因此只要导入了scipy，不必在单独导入numpy了！但是为了明确哪些是numpy中实现的，哪些是scipy中实现的，本文还是进行了区
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2023-06-03 18:59:01
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# Python 矩阵和数字比较
在数据科学和机器学习中，矩阵运算是一个基本的概念。矩阵可以被认为是一个二维的数组，由行和列构成。Python 作为一种灵活而强大的编程语言，提供了多种方式来处理矩阵，包括使用 NumPy 库、Pandas 库等。本文将重点介绍如何在 Python 中进行矩阵与数字的比较，及其在实际应用中的重要性。
## 什么是矩阵？
矩阵是一个由数字以矩形形式排列成的表格，
# Python数组和数组相乘
在Python中，数组是一种使数据有序组织的数据结构，通常用于存储多个相似类型的元素。数组是一种非常方便的数据结构，可以存储大量的数据，并且可以进行各种操作，如访问元素、添加元素、删除元素等。在本文中，我们将讨论如何使用Python中的数组以及如何对数组进行相乘操作。
## 数组的概念
数组是存储相同类型数据的集合，可以通过索引来访问数组中的元素。在Pytho
原创
2024-04-28 05:11:41
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本章讲解更多关于分治策略的算法。第一个算法是求解最大子数组的问题，然后是求解n×n矩阵乘法问题的分治算法，最后介绍了主方法。分治策略简介分治策略在每层递归时都有三个步骤： - 分解原问题为若干子问题；子问题的形式与原问题一样，只是规模更小。 - 解决这些子问题，递归地求解各子问题。如果子问题的规模足够小，则停止递归，直接求解。 - 合并这些子问题的解成原问题的解。递归情况(recursive
我感觉张量是一个统称，数组、矩阵这些都可被称为张量。矩阵是数组的特例。 当数组是二维的时候，就可以称为矩阵。矩阵和二维数组在某些场合可以通用。创建数组'''
创建数组时，错误的 将数值当作参数，array()里面的参数应该是
+9一个列表或者一个元组或者说在外观上已经是一个数组了
numpy库中的array将其变成数组
普通的创建方法: 只有当元素已知才能创建，参数的格式就是创建出来的数组的格式
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2023-09-18 19:27:43
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为了方便自己以后查找，才写了这篇博客，如有错误，希望大家能友好指出！！！ 在学习吴恩达机器学习的第三周作业代码（正则化逻辑回归）时，遇到这个问题，特此做个记录。 Numpy中包含数组和矩阵两种基本的数据类型：array：数组 matrix（可简写为mat）：矩阵 matrix是array的分支，matrix和array在表示二维的时候基本上是通用的（例如两者都可以进行转置）。 但在非二维的情况下，
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2023-07-29 20:46:16
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列表(list)和元组(tuple)的一些基础list和tuple都是一个可以放置任意数据类型的有序集合，都是既可以存放数字、字符串、对象等list和tuple都支持负索引In [8]: nums[-2]Out[8]: 'ad'In [9]: tp[-2]Out[9]: '33'list和tuple都支持切片操作In [10]: nums[1:3]Out[10]: [3, 'ad']In [11]
# Python元组和数组
## 引言
在Python编程语言中，有许多数据结构可供使用，其中最常用的是元组（tuple）和数组（list）。虽然它们在某种程度上可以互换使用，但它们在实现和使用上有一些不同之处。本文将介绍Python元组和数组的基本概念、创建和访问、操作和应用，并使用代码示例来说明。
## 元组（Tuple）
元组是一种不可变的有序数据类型，可以存储多个元素，每个元素都可
原创
2023-11-08 12:34:55
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# 使用Python实现列表和数组的全面指南
在Python编程中，列表和数组是两个非常重要的数据结构。本文将为刚入行的小白详细讲解如何使用Python实现列表和数组。我们将通过一个简单的流程图，分步骤指导你理解其基本概念和用法。
## 1. 理解列表和数组的区别
在开始学习之前，首先我们需要了解列表和数组的定义和区别：
- **列表（List）**：Python中的内建数据类型，可以存储
# Python对象和数组的实现方法
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建一个Python类) --> B(定义类的属性和方法)
B --> C(创建类的实例)
C --> D(使用类的实例进行操作)
D --> E(访问对象的属性)
D --> F(调用对象的方法)
```
## 2. 详细步骤
### 2.
原创
2023-10-12 05:53:09
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向量是一维的，只有行这一个维度，没有其他维度。R可以创建更高维度的数据对象，例如，矩阵、数据框、数组，索引高维度的对象时，需要使用元素的下标。这些对象的下标都使用中括号[]和索引，第一个维度是row，第二个维度是column，维度依次增加，索引的格式是：var[row,column,,,]。数组是二
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2017-10-26 14:17:00
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Numpy matrix 必须是2维的，但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的（1D，2D，3D····ND），matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。import numpy as np>>> m = np.mat([[1,2],[3,4]])>>> m[0] #读取一行matrix...
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2021-07-05 11:03:03
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Numpy matrix 必须是2维的，但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的（1D，2D，3D····ND），matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。import numpy as np>>> m = np.mat([[1,2],[3,4]])>>> m[0] #读取一行matrix...
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2022-03-15 10:07:59
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1.列表转数组 import numpy as np
x = [1,2,3,4]
y = np.array(x)列表转矩阵import numpy as np
x = [1,2,3,4]
y = np.mat(x)2.数组转列表y.tolist() # y : numpy.array2.1数组转矩阵np.mat(y) ## y : numpy.array3.矩阵转列表z.tolist
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2023-06-03 07:24:18
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一、列表1.任意对象的有序集合 列表是一组任意类型的值，按照一定顺序组合而成的 2.通过偏移读取 组成列表的值叫做元素(Elements)。每一个元素被标识一个索引，第一个索引是0，序列的功能都能实现 3.可变长度，异构以及任意嵌套 列表中的元素可以是任意类型，甚至是列表类型，也就是说列表可以嵌套 4.可变的序列 支持索引、切片
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2023-07-27 21:53:59
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文章目录一、列表创建、访问、更新、删除常用方法：count()、index()、 remove()、sort()、 copy()二、元组常用方法：len()、 max() 、min()、tuple()三、字典访问、修改、清空集合、获取字典长度四. 集合过滤重复元素、添加、删除、清空、获取长度 一、列表Python 中没有数组，而是加入了功能更强大的列表（list），列表可以存储任何类型的数据，同
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2023-08-10 09:01:48
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作为一个习惯了使用matlab的人，开始总是习惯性的把这两个当成一种东西，按照matlab中的矩阵去处理，发现一堆问题，调了一些小bug之后，这里做一个小总结。 首先简单说明一下python中的数据类型： 在 python 内建对象中，数组有三种形式： list 列表：[1, 2, 3] Tuple 元组：(1, 2, 3, 4, 5) Dict 字典：{A:1, B:2} 其中，元组与
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2023-09-29 07:58:00
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