np.random.rand(a, b)： np.random.randint(a, b, size=(c, d))： 二項分布函數 np.ran ...

1．單位稀疏矩陣 函數 speye 格式 S = speye(m,n) %生成m×n的單位稀疏矩陣 S = speye(n) %生成n×n的單位稀疏矩陣 2．稀疏均勻分布隨機矩陣 函數 sprand 格式 R = sprand(S) %生成與S具有相同 ...

給定一個矩陣matrix， 按照“之” 字形的方式打印這個矩陣， 例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12“之” 字形打印的結果為： 1， 2， 5， 9， 6， 3， 4， 7， 10， 11，8， 12【要求】 額外空間復雜度為O(1)。 解：有可能不是正方形 ...

8.2 矩陣(Matrix)對象 Matrix類型繼承於ndarray類型，因此含有ndarray的所有數據屬性和方法。Matrix類型與ndarray類型有六個重要的不同點，當你當Matrix對象當arrays操作時，這些不同點會導致非預期的結果。 1）Matrix對象可以使用一個 ...

列合並/擴展：np.column_stack() 行合並/擴展：np.row_stack() ...

numpy 數據(矩陣模塊) ...

np.concatenate((a, b), axis = 0) 按照axis結合兩個矩陣，結合后的矩陣在axis的方向上增長 比如兩個2×2的矩陣按照axis=0結合，輸出矩陣為4×2 np.array.reshape(m, n) np.tile(a, n) 將矩陣a為單位復制成n ...

構建numpy矩陣 numpy的array和Python的list是不同的數據類型 但是能夠通過np.array()和array.tolist()來相互轉換 讀取numpy矩陣 讀取矩陣中元素與讀取list中元素大同小異，但需要注意 m = array ...