Este artigo irá apresentá-lo ao Matrix em com cada operação que diz respeito ao tema com uma demonstração programática. As dicas a seguir serão abordadas neste artigo,
- Matrix em Python
- Pacote NumPy para matrizes em Python
- Multiplicação de matrizes
- Transpor de uma matriz
Vamos começar então,
Matrix em Python
Matrix nada mais é que uma matriz retangular de números ou qualquer outra forma de dados. O conceito básico de uma matriz deve ser claro antes de operar em matrizes dentro dos limites da linguagem de programação python. O arranjo horizontal de dados são linhas e o arranjo vertical são colunas. O tamanho de quaisquer matrizes ou, em outras palavras, o número de elementos dentro de uma matriz é (R) X (C), onde R é linhas e C, colunas. Python não tem um tipo embutido para matrizes, então consideramos duas ou mais listas juntas como uma matriz.
Agora, vamos dar uma olhada nos elementos de visualização de uma matriz e sua funcionalidade. Considere o código python ilustrado abaixo.
print ('nWELCOME TO EDUREKA! n') print ('Abaixo está uma Matrizn') A = [[1,4,5,12], [-5,8,9,0] [-6,7,11, 19]] print ('A =', A) print ('nTentativa de imprimir a 2ª linha') print ('A [1] =', A [1]) print ('nTentativa de imprimir a 2ª linha, 3º elemento n ') print (' A [1] [2] = ', A [1] [2]) print (' nPriting o último elemento da 1ª linha ') print (' A [0] [3] = ', A [ 0] [3]) coluna = [] para linha em A: coluna.append (linha [2]) print ('n Exibindo a 3ª coluna apenasn') print ('3ª coluna =', coluna) print ('n Obrigado tenha um bom dia!')Resultado
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Pacote NumPy para matrizes em Python
Numpy é uma biblioteca python, que permite a computação científica. O Numpy pode ajudar os usuários a trabalhar em matrizes multidimensionais.
/ Adição de Matrizes print ('nWELCOME TO EDUREKA! N') import numpy as np A = np.array ([[24,41], [35, -9]]) B = np.array ([[19, - 36], [37,68]]) C = A + B print ('Somando uma matriz usando Numpy é simplificado') print (C) print ('nObrigado!')Resultado
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Multiplicação de matrizes
O produto de duas matrizes é encontrado usando as bibliotecas Numpy conforme ilustrado abaixo.
// Importar numpy como np A = np.array ([[7,1,3], [6, -2,0]]) B = np.array ([[2,3], [9,5], [4, -2]]) C = A.dot (B) print ('nO produto de duas matrizes é n') print (C) print ('nObrigado! N')Resultado
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Transpor de uma matriz
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Transpor se refere a uma nova matriz formada cujas linhas são agora as colunas e cujas colunas são agora as linhas da matriz inicial.
// Importe numpy como np A = np.array ([[1,1], [2,1], [3, -3]]) print (“n Esta é sua matriz originaln”) print (A) print ( “Esta é a sua transposição”) print (A.transpose ()) print (“nThank You”)
Resultado
Isso nos leva ao final deste artigo.
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