In Python kan de matrix worden geïmplementeerd als 2D-lijst of 2D-array. Het vormen van een matrix uit de laatste geeft de extra functionaliteiten voor het uitvoeren van verschillende bewerkingen in de matrix. Deze bewerkingen en array worden gedefinieerd in de module numpig .
Operatie op Matrix:
- 1. add() : - Deze functie wordt gebruikt om uit te voeren elementgewijze matrixtoevoeging . 2. subtract() : - Deze functie wordt gebruikt om uit te voeren elementgewijze matrixaftrekking . 3. verdeel() : - Deze functie wordt gebruikt om uit te voeren elementgewijze matrixverdeling .
Implementatie:
Python
# Python code to demonstrate matrix operations> # add(), subtract() and divide()> > # importing numpy for matrix operations> import> numpy> > # initializing matrices> x>=> numpy.array([[>1>,>2>], [>4>,>5>]])> y>=> numpy.array([[>7>,>8>], [>9>,>10>]])> > # using add() to add matrices> print> (>'The element wise addition of matrix is : '>)> print> (numpy.add(x,y))> > # using subtract() to subtract matrices> print> (>'The element wise subtraction of matrix is : '>)> print> (numpy.subtract(x,y))> > # using divide() to divide matrices> print> (>'The element wise division of matrix is : '>)> print> (numpy.divide(x,y))> |
>
>
Uitgang:
The element wise addition of matrix is : [[ 8 10] [13 15]] The element wise subtraction of matrix is : [[-6 -6] [-5 -5]] The element wise division of matrix is : [[ 0.14285714 0.25 ] [ 0.44444444 0.5 ]]>
- 4. multiply() : - Deze functie wordt gebruikt om uit te voeren elementgewijze matrixvermenigvuldiging . 5. dot() : - Deze functie wordt gebruikt om de matrixvermenigvuldiging, in plaats van elementgewijze vermenigvuldiging .
Python
# Python code to demonstrate matrix operations> # multiply() and dot()> > # importing numpy for matrix operations> import> numpy> > # initializing matrices> x>=> numpy.array([[>1>,>2>], [>4>,>5>]])> y>=> numpy.array([[>7>,>8>], [>9>,>10>]])> > # using multiply() to multiply matrices element wise> print> (>'The element wise multiplication of matrix is : '>)> print> (numpy.multiply(x,y))> > # using dot() to multiply matrices> print> (>'The product of matrices is : '>)> print> (numpy.dot(x,y))> |
>
>
Uitgang:
The element wise multiplication of matrix is : [[ 7 16] [36 50]] The product of matrices is : [[25 28] [73 82]]>
- 6. sqrt() : - Deze functie wordt gebruikt om de wortel van elk element van matrix. 7. sum(x,axis): - Deze functie wordt gebruikt voeg alle elementen in de matrix toe . Optioneel asargument berekent de kolomsom als de as 0 is En rijsom als as 1 is . 8. T: - Dit argument wordt gebruikt transponeren de opgegeven matrix.
Implementatie:
Python
# Python code to demonstrate matrix operations> # sqrt(), sum() and 'T'> > # importing numpy for matrix operations> import> numpy> > # initializing matrices> x>=> numpy.array([[>1>,>2>], [>4>,>5>]])> y>=> numpy.array([[>7>,>8>], [>9>,>10>]])> > # using sqrt() to print the square root of matrix> print> (>'The element wise square root is : '>)> print> (numpy.sqrt(x))> > # using sum() to print summation of all elements of matrix> print> (>'The summation of all matrix element is : '>)> print> (numpy.>sum>(y))> > # using sum(axis=0) to print summation of all columns of matrix> print> (>'The column wise summation of all matrix is : '>)> print> (numpy.>sum>(y,axis>=>0>))> > # using sum(axis=1) to print summation of all columns of matrix> print> (>'The row wise summation of all matrix is : '>)> print> (numpy.>sum>(y,axis>=>1>))> > # using 'T' to transpose the matrix> print> (>'The transpose of given matrix is : '>)> print> (x.T)> |
>
>
Uitgang:
The element wise square root is : [[ 1. 1.41421356] [ 2. 2.23606798]] The summation of all matrix element is : 34 The column wise summation of all matrix is : [16 18] The row wise summation of all matrix is : [15 19] The transpose of given matrix is : [[1 4] [2 5]]>
Geneste lussen gebruiken:
Benadering:
- Definieer matrices A en B.
- Haal het aantal rijen en kolommen van de matrices op met behulp van de functie len().
- Initialiseer matrices C, D en E met nullen met behulp van geneste lussen of lijstbegrip.
- Gebruik geneste lussen of lijstbegrip om elementair optellen, aftrekken en delen van matrices uit te voeren.
- Druk de resulterende matrices C, D en E af.
Python3
lijst met religies
A>=> [[>1>,>2>],[>4>,>5>]]> B>=> [[>7>,>8>],[>9>,>10>]]> rows>=> len>(A)> cols>=> len>(A[>0>])> > # Element wise addition> C>=> [[>0> for> i>in> range>(cols)]>for> j>in> range>(rows)]> for> i>in> range>(rows):> >for> j>in> range>(cols):> >C[i][j]>=> A[i][j]>+> B[i][j]> print>(>'Addition of matrices:
'>, C)> > # Element wise subtraction> D>=> [[>0> for> i>in> range>(cols)]>for> j>in> range>(rows)]> for> i>in> range>(rows):> >for> j>in> range>(cols):> >D[i][j]>=> A[i][j]>-> B[i][j]> print>(>'Subtraction of matrices:
'>, D)> > # Element wise division> E>=> [[>0> for> i>in> range>(cols)]>for> j>in> range>(rows)]> for> i>in> range>(rows):> >for> j>in> range>(cols):> >E[i][j]>=> A[i][j]>/> B[i][j]> print>(>'Division of matrices:
'>, E)> |
>
>Uitvoer
Addition of matrices: [[8, 10], [13, 15]] Subtraction of matrices: [[-6, -6], [-5, -5]] Division of matrices: [[0.14285714285714285, 0.25], [0.4444444444444444, 0.5]]>
Tijdcomplexiteit: O(n^2)
Ruimtecomplexiteit: O(n^2)