ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Pythonで行列をリストに変換する方法

Pythonで行列をリストに変換する方法

Apr 09, 2018 pm 05:54 PM
python リスト 変換する

今回はPythonで行列をリストに変換する方法を紹介します。Pythonで行列をリストに変換する際の注意点は何ですか?実際のケースを見てみましょう。

この記事では主に Python の numpy ライブラリのいくつかの関数を紹介し、簡単に検索できるようにバックアップを作成します。

(1) 行列をリストに変換する関数: numpy.matrix.tolist()

リスト list を返す

Examples

>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0, 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6, 7],
  [ 8, 9, 10, 11]])
>>> x.tolist()
[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]]
ログイン後にコピー

(2) 配列をリストに変換する関数: numpy. ndarray.tolist()

注: (配列は再作成される可能性があります、a=np.array(a.tolist()).

Examples

> > () 行列の標準偏差を計算しますまたは配列:

Examples>>>

>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.tolist()
[1, 2]
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> list(a)
[array([1, 2]), array([3, 4])]
>>> a.tolist()
[[1, 2], [3, 4]]
ログイン後にコピー

(5) numpy.newaxis は配列に次元を追加します:

Examples:

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) #对所有元素求均值
>>> np.mean(a)
2.5
>>> np.mean(a, axis=0) #对每一列求均值
array([ 2., 3.])
>>> np.mean(a, axis=1) #对每一行求均值
array([ 1.5, 3.5])
ログイン後にコピー
rrreええ

( 6) numpy.random.

shuffle(index): dataset

(array)の順序をシャッフルします:

例:

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) #对所有元素求标准差 
>>> np.std(a)
1.1180339887498949
>>> np.std(a, axis=0) #对每一列求标准差
array([ 1., 1.])
>>> np.std(a, axis=1) #对每一行求标准差
array([ 0.5, 0.5])
ログイン後にコピー

(7) 二次元配列

の最大値と最小値を計算します特定の行または列の:

>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) #先输入3行2列的数组a
>>> b=a[:,:2] 
>>> b.shape #当数组的行与列都大于1时,不需增加维度
(3, 2)
>>> c=a[:,2] 
>>> c.shape #可以看到,当数组只有一列时,缺少列的维度
(3,)
>>> c
array([3, 6, 9])
ログイン後にコピー
(8) 配列に列を追加します: np.hstack()

>>> d=a[:,2,np.newaxis] #np.newaxis实现增加列的维度
>>> d
array([[3],
  [6],
  [9]])
>>> d.shape  #d的维度成了3行1列(3,1)
(3, 1)
>>> e=a[:,2,None] #None与np.newaxis实现相同的功能
>>> e
array([[3],
  [6],
  [9]])
>>> e.shape
(3, 1)
ログイン後にコピー
ご覧のとおり、n は 2 次元、l は 1 次元です。 np.hstack() を直接呼び出すと、次元が異なるというエラーが発生します。

>>> index = [i for i in range(10)] 
>>> index 
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
>>> np.random.shuffle(index) 
>>> index 
[7, 9, 3, 0, 4, 1, 5, 2, 8, 6]
ログイン後にコピー
解決策は、l を 2 次元に変更することです。(5) のメソッドを使用できます。

>>> import numpy as np 
>>> a = np.arange(15).reshape(5,3) #构造一个5行3列的二维数组 
>>> a 
array([[ 0, 1, 2], 
  [ 3, 4, 5], 
  [ 6, 7, 8], 
  [ 9, 10, 11], 
  [12, 13, 14]]) 
>>> b = a[:,0].min() ##取第0列的最小值,其他列同理 
>>> b 
0 
>>> c = a[0,:].max() ##取第0行的最大值,其他行同理 
>>> c 
2
ログイン後にコピー
列ごとに空のリストに値を追加する方法は次のとおりです。 ... …この記事の事例を読んだ後は、この方法を習得したと思います。さらに興味深い情報については、php 中国語 Web サイトの他の関連記事に注目してください。

推奨書籍:

Python でリスト、配列、行列を相互に変換する方法

Python で最大公約数を見つける方法

以上がPythonで行列をリストに変換する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

PHPおよびPython:さまざまなパラダイムが説明されています PHPおよびPython:さまざまなパラダイムが説明されています Apr 18, 2025 am 12:26 AM

PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPとPythonの選択:ガイド PHPとPythonの選択:ガイド Apr 18, 2025 am 12:24 AM

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

Python vs. JavaScript:学習曲線と使いやすさ Python vs. JavaScript:学習曲線と使いやすさ Apr 16, 2025 am 12:12 AM

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

VSCODE拡張機能は悪意がありますか? VSCODE拡張機能は悪意がありますか? Apr 15, 2025 pm 07:57 PM

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。

Visual StudioコードはPythonで使用できますか Visual StudioコードはPythonで使用できますか Apr 15, 2025 pm 08:18 PM

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

Windows 8でコードを実行できます Windows 8でコードを実行できます Apr 15, 2025 pm 07:24 PM

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

ターミナルVSCODEでプログラムを実行する方法 ターミナルVSCODEでプログラムを実行する方法 Apr 15, 2025 pm 06:42 PM

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

PHPとPython:彼らの歴史を深く掘り下げます PHPとPython:彼らの歴史を深く掘り下げます Apr 18, 2025 am 12:25 AM

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

See all articles