python的@矩陣,Python的矩陣相乘

本文目錄一覽：

• 1、python 中 @ 是什麼意思
• 2、python 矩陣 匹配 求助
• 3、怎樣用Python將圖片轉為矩陣？
• 4、python怎麼實現矩陣的除法
• 5、Python表示矩陣的方法分析

python 中 @ 是什麼意思

修飾符，比如說

class A:

@staticmethod

def m(self):

pass

就相當於

class A:

def m(self):

pass

m = staticmethod(m)

其實就是一調用一個函數參數為下行的變數，並且替換它

擴展資料：

函數修飾符

@用做函數的修飾符，可以在模塊或者類的定義層內對函數進行修飾，出現在函數定義的前一行，不允許和函數定義在同一行。

一個修飾符就是一個函數，它將被修飾的函數作為參數，並返回修飾後的同名函數或其他可調用的東西。

在Python的函數中偶爾會看到函數定義的上一行有@functionName的修飾，當解釋器讀到@這樣的修飾符的時候會優先解除@後的內容，直接就把@的下一行的函數或者類作為@後邊函數的參數，然後將返回值賦給下一個修飾的函數對象。

參考資料來源：百度百科-Python （計算機程序設計語言）

python 矩陣 匹配 求助

在 Python 中，可以使用 NumPy 庫來解決這個問題。

首先，需要將矩陣 A、n1、n2 作為 NumPy 數組讀入內存。例如：

import numpy as np

A = np.array([

[1, 2, 3, 4],

[5, 6, 7, 8],

[9, 10, 11, 12]

])

n1 = np.array([

[1, 2],

[5, 6]

])

n2 = np.array([

[3, 4],

[7, 8]

])

接下來，可以使用 NumPy 的 correlate2d() 函數，將矩陣 A 與 n1 或 n2 進行二維卷積，並查看結果是否為非零值。例如：

result1 = np.correlate2d(A, n1)

result2 = np.correlate2d(A, n2)if np.any(result1): print(‘n1 在 A 中有對應的位置’)else: print(‘n1 在 A 中沒有對應的位置’)if np.any(result2): print(‘n2 在 A 中有對應的位置’)else: print(‘n2 在 A 中沒有對應的位置’)

如果矩陣 A 中包含 n1 或 n2，則上面的程序會輸出 “n1 在 A 中有對應的位置” 或 “n2 在 A 中有對應的位置”。

下面的程序中，我們使用了 NumPy 的 nonzero() 函數來找到結果矩陣中的非零值的位置，並將這些位置列印出來。

result1 = np.correlate2d(A, n1)

result2 = np.correlate2d(A, n2)

if np.any(result1): print(‘n1 在 A 中有對應的位置：’) print(np.nonzero(result1))

else: print(‘n1 在 A 中沒有對應的位置’)

if np.any(result2): print(‘n2 在 A 中有對應的位置：’) print(np.nonzero(result2))

else: print(‘n2 在 A 中沒有對應的位置’)

運行上面的程序，如果 A、n1、n2 的值為上面的值，則會輸出如下內容：

n1 在 A 中有對應的位置：

(array([0]), array([0]))

n2 在 A 中沒有對應的位置

這表示，n1 在矩陣 A 的第 (0, 0) 位置有對應的位置，而 n2 在矩陣 A 中沒有對應的位置。

希望這些信息能幫助你理解並實現演算法。

怎樣用Python將圖片轉為矩陣？

1、點擊鍵盤 win+r，打開運行窗口。在運行窗口中輸入「cmd”，點擊enter鍵，打開windows命令行窗口。

2、在windows命令行窗口中，輸入「python」，點擊enter鍵，進入python的命令交互窗口。

3、使用import語句，引入numpy模塊，並重命名為np。

4、使用函數np.array()創建矩陣一個矩陣A，其中z矩陣A是2×2的矩陣。

5、使用函數np.linalg.inv(A)，求解矩陣A的逆矩陣。

6、使用函數np.array()創建矩陣一個矩陣B，其中矩陣B是3×3的矩陣。

python怎麼實現矩陣的除法

1、首先打開pycharm軟體，新建一個python文件並導入numpy庫。

2、然後創建矩陣A，這裡先創建一個兩行兩列的數組，在用numpy的mat函數將數組轉換為矩陣。

3、接著計算矩陣A的逆矩陣，逆矩陣是通過A.I求得。

4、求出了矩陣A的逆矩陣後，用矩陣B乘以這個逆矩陣就是矩陣的除法了，即為矩陣B除以矩陣A的值。

Python表示矩陣的方法分析

Python表示矩陣的方法分析

本文實例講述了Python表示矩陣的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：

在c語言中，表示個「整型3行4列」的矩陣，可以這樣聲明：int a[3][4];在python中一不能聲明變數int，二不能列出維數。可以利用列表中夾帶列表形式表示。例如：

表示矩陣 ，可以這樣：

count = 1

a = []

for i in range(0, 3):

tmp = []

for j in range(0, 3):

tmp.append(count)

count += 1

a.append(tmp)

print a

結果：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

但是注意一點：初始化（賦值全部為0時），下面是錯誤的！！

tmp = []

for j in range(0, 3):

tmp.append(0)

a = []

for i in range(0, 3):

a.append(tmp)

print a

結果：

[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

原因：這樣的列表tmp為同一個，改變任意行，其他行都會給隨著改變，千萬注意！！，下面正確：

a = []

for i in range(0, 3):

tmp = []

for j in range(0, 3):

tmp.append(0)

a.append(tmp)

print a