python怎么求转置矩阵,numpy向量转换矩阵
在本文的例子中，讨论了用Python实现的矩阵置换和矩阵乘法。分享仅供参考。如下。
矩阵置换
Wgdmg:用通常的思路deftranspose(m):
#初始化的矩阵
结果=[]
#在替换前获取行和列
row，col=shape(m)).
#首先循环列
forIinrange(列) :
#具有外部循环的容器
item=[]
在# column循环中循环行。
对于索引范围(世界其他地区) :
item.append(m[index][I]).
结果.追加(项目)
返回结果
思路：矩阵转置是指从行变为列。最后，在列变成行之前定义存储矩阵的容器，然后循环I列来定义存储数据的临时数组。在每一列的循环内，再循环第J行，将第M[j][i]个元素存入临时数组，完成每一列的循环，将临时数组存入最终数组，完成列的循环，最终数组就是矩阵的求逆。
用lmdyx:zip解压def defe(m ):
用zip直接分解成转置元组迭代器，然后强变换成list，存储在最终的list中。
return[list(row)for rowinzip)* m]
构思：
解压缩包后，它返回一个迭代器，将多个可重复的对象组合成一个元组数组。例如：my_zip=list(zip) (a)，b)，c)，)1，2，3))
print(my_zip))、1)、b)、2)、c)、3 ) ]
在每个循环中，元组被强转换成列表，并包含在总列表中。
矩阵defmatrixmultiply(a (a，b):
获取# a的行数和列数。
A_row，A_col=shape(A)
获取#b的行数和列数
B_row，b_col=shape(b))).
#无法操作时的判断
if(a_col！=b_row(:
提高值错误
#最终矩阵
结果=[]
解包后的# zip是一个转置元组，被强制转换成一个列表，存储在结果中。
Bt=[list(row ) forrowinzip(*b ) ]
开始#产品操作
fora_indexinrange(a_row):
#用于记录新矩阵每一行的元素
rowItem=[]
forb_indexinrange(Len(Bt)):
# num是累积的。
num=0
forbrinrange(Len ) Bt[b_index]):
num=a [ a索引] [ br ] * Bt [ b索引] [ br ]
#增量完成后，将数据存储在新矩阵的行中
rowItem.append(数字)
result.append(rowitem)).
返回结果
说明：将矩阵A和矩阵B相乘，最后得到一个新的矩阵x，第一个思路是判断乘法是否可以做。前提是A列和B行是相同的。假设A是3行5列，B是5行2列。乘法的结果是B被3行2列代替，变成2行5列。叫BT。这样，如果A和BT都是5列，如果A *的每一行的第I个元素，BT的每一行的第I个元素，构成新矩阵X的新行和循环A的那一行加在一起，新矩阵X就慢慢加起来，循环结束后就得到新矩阵X。
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希望这篇文章能对大家的Python编程有所帮助。
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