python中的稀疏向量,稀疏向量是什麼

本文目錄一覽：

• 1、稠密矩陣怎麼轉成稀疏矩陣 python
• 2、python中向量指的是什麼意思
• 3、python中稀疏矩陣的怎麼用numpy處理
• 4、python的數據類型有哪些？
• 5、len函數python用法
• 6、python 中的向量怎麼表示

稠密矩陣怎麼轉成稀疏矩陣 python

需求:

你需要轉置一個二維數組,將行列互換.

討論:

你需要確保該數組的行列數都是相同的.比如:

arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7,8, 9], [10, 11, 12]]

列表遞推式提供了一個簡便的矩陣轉置的方法:

print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))]

[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11],[3, 6, 9, 12]]

另一個更快和高級一些的方法,可以使用zip函數:

print map(list,

zip(*arr))

本節提供了關於矩陣轉置的兩個方法,一個比較清晰簡單,另一個比較快速但有些隱晦.

有時候,數據到來的時候使用錯誤的方式,比如,你使用微軟的ADO介面訪問資料庫,由於Python和MS在語言實現上的差別.

Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名稱不同.本節給的出的方法就是這個問題常見的解決方案,一個更清晰,一個更快速.

在列表遞推式版本中,內層遞推式表示選則什麼(行),外層遞推式表示選擇者(列).這個過程完成後就實現了轉置.

在zip版本中,我們使用*arr語法將一維數組傳遞給zip做為參數,接著,zip返回一個元組做為結果.然後我們對每一個元組使用list方法,產生了列表的列表(即矩陣).因為我們沒有直接將zip的結果表示為list,

所以我們可以我們可以使用itertools.izip來稍微的提高效率(因為izip並沒有將數據在內存中組織為列表).

import itertools

print map(list,

itertools.izip(*arr))

但是,在特定的情況下,上面的方法對效率的微弱提升不能彌補對複雜度的增加.

關於*args和**kwds語法:

*args(實際上,*號後面跟著變數名)語法在Python中表示傳遞任意的位置變數,當你使用這個語法的時候(比如,你在定義函數時使用),Python將這個變數和一個元組綁定,並保留所有的位置信息,

而不是具體的變數.當你使用這個方法傳遞參數時,變數可以是任意的可迭代對象(其實可以是任何表達式,只要返回值是迭代器).

**kwds語法在Python中用於接收命名參數.當你用這個方式傳遞參數時,Python將變數和一個dict綁定,保留所有命名參數,而不是具體的變數值.當你傳遞參數時,變數必須是dict類型(或者是返回值為dict類型的表達式).

如果你要轉置很大的數組,使用Numeric Python或其它第三方包,它們定義了很多方法,足夠讓你頭暈的.

相關說明:

zip(…)

zip(seq1 [,

seq2 […]]) – [(seq1[0], seq2[0] …),

(…)]

Return a

list of tuples, where each tuple contains the i-th element

from each of

the argument sequences. The returned list is truncated

in length to

the length of the shortest argument sequence.

如果解決了您的問題請採納！

如果未解決請繼續追問

python中向量指的是什麼意思

一、向量是什麼

在數學中，向量（也稱為歐幾里得向量、幾何向量、矢量），指具有大小（magnitude）和方向的量。它可以形象化地表示為帶箭頭的線段。箭頭所指：代表向量的方向；線段長度：代表向量的大小。與向量對應的只有大小，沒有方向的量叫做數量（物理學中稱標量）

在這裡，向量即一維數組，用 arange 函數創建向量是最簡單的方式之一：

arange函數也可以指定初始值、終止值和步長來創建一維數組：

向量還能直接對每個元素進行運算：

二、創建向量

上面使用 arange 則是創建向量的一種方式，其實只要是數組創建的函數均可以創建向量，如：

linspace() 函數

前文介紹：linspace 通過制定初始值、終止值和元素個數創建等差數列向量，通過endpoint 參數指定是否包含終止值，默認為True

logspace() 函數

同linspace，創建等比數列，基數通過base參數指定，默認基數為10

zeros() 函數和 ones() 函數

這兩個函數分別可以創建指定長度或形狀的全0或全1的 ndarray 數組，比如：

指定數據類型：

empty() 函數

這個函數可以創建一個沒有任何具體值的 ndarray 數組，例如：

random.randn() 函數

randn 是 numpy.random 中生成正態分布隨機數據的函數

fromstring() 函數

從字元串創建數組

上面從字元串創建的數組，定義為整形8bit，創建出來的其實就是字元串的ASCII 碼

fromfunction() 函數

從函數創建數組，是數據分析常見的方法

可先定義一個從下標計算數值的函數，然後用fromfunction 創建數組

fromfunction 第一個參數為計算每個數組元素的函數名，第二個參數指定數組的形狀。因為它支持多維數組，所以第二個參數必須是一個序列。

例如我創建一個九九乘法表：

注意，fromfunction 函數中的第二個參數指定的是數組的下標，下標作為實參通過遍歷的方式傳遞給函數的形參。

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python中稀疏矩陣的怎麼用numpy處理

NumPy是一個關於矩陣運算的庫，熟悉Matlab的都應該清楚，這個庫就是讓python能夠進行矩陣話的操作，而不用去寫循環操作。

下面對numpy中的操作進行總結。

numpy包含兩種基本的數據類型：數組和矩陣。

數組(Arrays)

from numpy import * a1=array([1,1,1]) #定義一個數組 a2=array([2,2,2]) a1+a2 #對於元素相加array([3, 3, 3]) a1*2 #乘一個數array([2, 2, 2])## a1=array([1,2,3]) a1

array([1, 2, 3]) a1**3 #表示對數組中的每個數做平方array([ 1, 8, 27])##取值，注意的是它是以0為開始坐標，不matlab不同 a1[1]2##定義多維數組 a3=array([[1,2,3],[4,5,6]]) a3

array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6]]) a3[0] #取出第一行的數據array([1, 2, 3]) a3[0,0] #第一行第一個數據1 a3[0][0] #也可用這種方式1##數組點乘，相當於matlab點乘操作 a1=array([1,2,3]) a2=array([4,5,6]) a1*a2

array([ 4, 10, 18])12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334

Numpy有許多的創建數組的函數：

import numpy as np

a = np.zeros((2,2)) # Create an array of all zerosprint a # Prints “[[ 0. 0.]

# [ 0. 0.]]”b = np.ones((1,2)) # Create an array of all onesprint b # Prints “[[ 1. 1.]]”c = np.full((2,2), 7) # Create a constant arrayprint c # Prints “[[ 7. 7.]

# [ 7. 7.]]”d = np.eye(2) # Create a 2×2 identity matrixprint d # Prints “[[ 1. 0.]

# [ 0. 1.]]”e = np.random.random((2,2)) # Create an array filled with random valuesprint e # Might print “[[ 0.91940167 0.08143941]

# [ 0.68744134 0.87236687]]”1234567891011121314151617181920

數組索引(Array indexing)

矩陣

矩陣的操作與Matlab語言有很多的相關性。

#創建矩陣

m=mat([1,2,3])

m

matrix([[1, 2, 3]])

#取值

m[0] #取一行

matrix([[1, 2, 3]])

m[0,1] #第一行，第2個數據2 m[0][1] #注意不能像數組那樣取值了

Traceback (most recent call last):

File “stdin”, line 1, in module

File “/usr/lib64/python2.7/site-packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py”, line 305, in __getitem__

out = N.ndarray.__getitem__(self, index)

IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1#將Python的列錶轉換成NumPy的矩陣

list=[1,2,3]

mat(list)

matrix([[1, 2, 3]])

#矩陣相乘

m1=mat([1,2,3]) #1行3列

m2=mat([4,5,6])

m1*m2.T #注意左列與右行相等 m2.T為轉置操作

matrix([[32]])

multiply(m1,m2) #執行點乘操作，要使用函數，特別注意

matrix([[ 4, 10, 18]])

#排序

m=mat([[2,5,1],[4,6,2]]) #創建2行3列矩陣

m

matrix([[2, 5, 1],

[4, 6, 2]])

m.sort() #對每一行進行排序

m

matrix([[1, 2, 5],

[2, 4, 6]])

m.shape #獲得矩陣的行列數

(2, 3)

m.shape[0] #獲得矩陣的行數2 m.shape[1] #獲得矩陣的列數3#索引取值

m[1,:] #取得第一行的所有元素

matrix([[2, 4, 6]])

m[1,0:1] #第一行第0個元素，注意左閉右開

matrix([[2]])

m[1,0:3]

matrix([[2, 4, 6]])

m[1,0:2]

matrix([[2, 4]])1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556

擴展矩陣函數tile()

例如，要計算[0,0,0]到一個多維矩陣中每個點的距離，則要將[0,0,0]進行擴展。

tile(inX, (i,j)) ;i是擴展個數，j是擴展長度

實例如下：

x=mat([0,0,0])

x

matrix([[0, 0, 0]])

tile(x,(3,1)) #即將x擴展3個，j=1,表示其列數不變

matrix([[0, 0, 0],

[0, 0, 0],

[0, 0, 0]])

tile(x,(2,2)) #x擴展2次，j=2,橫向擴展

matrix([[0, 0, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0, 0]])1234567891011121314

python的數據類型有哪些？

1. 數字類型

Python數字類型主要包括int（整型）、long（長整型）和float（浮點型），但是在Python3中就不再有long類型了。

int（整型）

在32位機器上，整數的位數是32位，取值範圍是-231~231-1，即-2147483648~214748364；在64位系統上，整數的位數為64位，取值範圍為-263~263-1，即9223372036854775808~9223372036854775807。

long（長整型）

Python長整型沒有指定位寬，但是由於機器內存有限，使用長的長整數數值也不可能無限大。

float（浮點型）

浮點型也就是帶有小數點的數，其精度和機器有關。

complex（複數）

Python還支持複數，複數由實數部分和虛數部分構成，可以用 a + bj,或者 complex(a,b) 表示， 複數的實部 a 和虛部 b 都是浮點型。

2. 字元串

在Python中，加了引號的字元都被認為是字元串，其聲明有三種方式，分別是：單引號、雙引號和三引號；Python中的字元串有兩種數據類型，分別是str類型和unicode類型，str類型採用的ASCII編碼，無法表示中文，unicode類型採用unicode編碼，能夠表示任意字元，包括中文和其他語言。

3. 布爾型

和其他編程語言一樣，Python布爾類型也是用於邏輯運算，有兩個值：True（真）和False（假）。

4. 列表

列表是Python中使用最頻繁的數據類型，集合中可以放任何數據類型，可對集合進行創建、查找、切片、增加、修改、刪除、循環和排序操作。

5. 元組

元組和列表一樣，也是一種序列，與列表不同的是，元組是不可修改的，元組用」()」標識，內部元素用逗號隔開。

6. 字典

字典是一種鍵值對的集合，是除列表以外Python之中最靈活的內置數據結構類型，列表是有序的對象集合，字典是無序的對象集合。

7. 集合

集合是一個無序的、不重複的數據組合，它的主要作用有兩個，分別是去重和關係測試。

len函數python用法

python中len()的用法：

新建一個len()函數的使用py，中文編碼聲明注釋：#coding=gbk，函數：len()作用：返回字元串、列表、字典、元組等長度。語法：len(str)。參數：str：要計算的字元串、列表、字典、元組等。返回值：字元串、列表、字典、元組等元素的長度。

實例：

1、計算字元串的長度。

2、計算列表的元素個數。

3、計算字典的總長度，即鍵值對總數。

4、計算元組元素個數。

在Python中，要知道一個字元串有多少個字元，以獲得字元串的長度，或者一個字元串需要多少位元組，可以使用len函數。

python 中的向量怎麼表示

可以用numpy 庫

np.mat([[a],[b],[c]])

表示一個3*1 列向量 (a,b,c)^T