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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主要用于高维的数组运算，拥有运算速度快的数学库；Numpy支持常见的数组和矩阵操作。Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。
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2023-05-24 16:36:39
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numpy矩阵和数组numpy：计算模块，主要有两种数据类型，数组和矩阵特点：运算快一：矩阵创建导入模块import numpy as np创建一个3x2矩阵行以分号；隔开mat1 = np.mat("1 2;2 3;3 4")
print(mat1)
# 结果
[[1 2]
[2 3]
[3 4]]矩阵相加mat2 = np.mat("3 4;6 7;8 9")
print(f"{mat1
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2023-11-02 19:30:04
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这里写目录标题Numpy数组与矩阵（一）1 ndarray对象2 数据类型3 数组属性4 创建数组4.1 零元素数组4.2 一元素数组4.3 arange函数4.4 等差数列数组4.5 等比数列数组5 ==数据索引与切片==5.1 索引5.2 切片 Numpy数组与矩阵（一）1 ndarray对象 Numpy最重要的的一个特点是N为数组对象ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以0 下标为
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2023-09-26 19:35:35
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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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正如matlab（矩阵实验室）这个名字一样，matlab的数据结构只有矩阵（array）一种形式（可细分为普通矩阵和稀疏矩阵）。单个的数就是1*1的矩阵；数组或向量就是1*n或n*1的矩阵。事实上对于matlab来说数、数组或向量和二维矩阵在本质上没有任何区别，他们的维数都是2，一切都是以矩阵的形式保存的。**********************************************
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2024-07-25 13:01:06
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#include "iostream" using namespace std; #define MAXSIZE 30 typedef int ElemType; //把对称矩阵存入数组，不论存入的是上三角还是下三角，
原创
2013-04-23 13:53:02
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目录0主要内容1 一维数组（向量）的创建1.1 直接输入法1.2 冒号生成法1.3 定数线性采样法1.4 拼接法2 一维数组中元素的提取3 二维数组（矩阵）的创建
原创
2022-08-02 20:34:23
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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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××××××××××××××××××××××××××数组与矩阵××××××××××××××××××××××××××得到关于数组与矩阵的信息：isempty():为空,即为[]isscalar():为标量，即为单一的一个数字isvector():为向量，即为数组或者矩阵isrow():为行向量iscolumn():为列向量issparse():为稀疏矩阵size():返回数组或者矩阵的行列大小，返回
原创
2018-08-08 18:55:51
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算法-数组与矩阵 简介：算法篇-数组与矩阵。 知君何事泪纵横，断肠声里忆平生。 一、数组中重复的数字 1、题目描述 在一个长度为 n 的数组里的所有数字都在 0 到 n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的，也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。 输入
原创
2021-12-21 14:08:26
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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
算法-数组与矩阵 简介：算法篇-数组与矩阵。 知君何事泪纵横，断肠声里忆平生。 一、数组中重复的数字 1、题目描述 在一个长度为 n 的数组里的所有数字都在 0 到 n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的，也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。 输入 ...
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2021-06-30 18:41:00
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# Python中数组与矩阵的区别
在Python编程中，我们通常需要处理不同的数据结构，其中数组和矩阵是最常用的两种类型。虽然这两个概念有时可以互换使用，但它们在实现、用途和特点上存在显著区别。在本文中，我们将深入探讨它们的不同之处，并通过代码示例帮助你更好地理解这两种数据结构。
## 数组
数组是一个线性的数据结构，可以用来存储同类型的一系列数据。在Python中，我们通常使用`list
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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矩阵是由一组数据构成并按照一定的顺序存放的数据组合，这里的数据一定是阿拉伯数据。但是数组，他可以是由矩阵组成的也可以是由数据组成的，还可以是由字符串组成的。因此我们可以将矩阵理解为特殊的数组,一维数组。#用python生成一个矩阵import numpy as npar=np.array([[2 ,5, 5],[4, 4, 5],[4, 55, 6]],np.int16)print(ar)...
原创
2021-06-18 16:04:52
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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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文章目录1、把数组中的0移动到数组尾部2、改变矩阵分维度3、数组中连续1的最大个数4、有序矩阵中查找目标数5、有序矩阵中第k小的数6、1-n的数中一个数被另一个替换，找重复和丢失的数7、寻找数组中丢失的数8、寻找数组中重复的数9、寻找数组中重复的数(不修改数组)1、把数组中的0移动到数组尾部283. 移动零(Easy)使用双指针，左指针指向当前已经处理好的序列的尾部，右指针指向待处理序列的头部。右指针不断向右移动，每次右指针指向非零数，则将左右指针对应的数交换，同时左指针右移。class Solu
原创
2022-03-29 17:18:21
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