


Program Python untuk mengisih tatasusunan 2D mengikut lajur
Apabila mengisytiharkan tatasusunan 2D atau tatasusunan 2D, ia dianggap sebagai matriks. Jadi, kita tahu bahawa matriks terdiri daripada baris dan lajur. Proses pengisihan unsur kepunyaan lajur tertentu matriks dalam tertib menaik atau menurun dipanggil menyusun tatasusunan 2D merentas lajur. Mari kita pertimbangkan algoritma dan senario input-output untuk memahami aplikasi tepat konsep ini.
Senario input dan output
Pertimbangkan tatasusunan 2D.
arr = [[ 7, 9, 5, 7 ], [9, 5, 9, 4], [2, 7, 8, 6], [ 8, 6, 6, 5]]
Perwakilan matriks tatasusunan dua dimensi di atas adalah seperti berikut -
7 9 5 7 9 5 9 4 2 7 8 6 8 6 6 5
Sekarang, mari kita mengisih matriks yang diberikan merentas lajur dalam tertib menurun.
Lajur pertama terdiri daripada elemen 7, 9, 2 dan 8. Susunan menurun bagi unsur 7, 9, 2, dan 8 ialah 9, 8, 7, dan 2.
Lajur kedua terdiri daripada elemen 9, 5, 7 dan 6. Susunan menurun bagi unsur 9, 5, 7 dan 6 ialah 9, 7, 6 dan 5.
< /里>Begitu juga, lajur ketiga dan keempat juga disusun.
Matriks yang diisih merentas lajur dalam tertib menurun ialah
9 9 5 7 8 7 9 6 7 6 8 5 2 5 6 4
Perwakilan tatasusunan bagi matriks yang diisih ialah
Ini ialah tatasusunan yang diisih.
[[9, 9, 9, 7 ], [7, 7, 8, 6], [8, 6, 6, 5], [ 2, 5, 5, 4 ]]
Contoh
Dalam contoh ini, kita akan membincangkan cara mengisih tatasusunan 2D merentas lajur. Langkah-langkah yang mesti diikuti untuk membina program yang diperlukan adalah seperti berikut
Langkah 1 - Isytiharkan tatasusunan 2D
Langkah 2 - Ulangi semua elemen mengikut lajur untuk mengisih elemen dengan sewajarnya.
Langkah 3 - Bandingkan elemen lajur yang sama dan ikut syarat jika satu elemen kurang daripada yang lain.
Langkah 4 - Jika syarat tidak dipenuhi, tukar elemen.
Langkah 5 - Teruskan proses yang sama sehingga semua elemen dalam lajur ditutup dan akhirnya mencetak tatasusunan dalam bentuk disusun.
def sort_the_array_column_wise(arr): for j in range (size): for i in range(size - 1): if arr[i][j] < arr[i + 1][j]: temp = arr[i][j] arr[i][j] = arr[i + 1][j] arr[i + 1][j] = temp for i in range(size): for j in range(size): print(arr[i][j], end=" ") print() arr = [[7, 9, 5, 7 ], [9, 5, 9, 4], [2, 7, 8, 6], [ 8, 6, 6, 5 ]] size = len(arr) print("The array before performing sorting operation is: ") for i in range(size): for j in range(size): print(arr[i][j], end=" ") print() print("The array after performing sorting operation is: ") sort_the_array_column_wise(arr)
Output
Keluaran program di atas adalah seperti berikut -
The array before performing sorting operation is: 7 9 5 7 9 5 9 4 2 7 8 6 8 6 6 5 The array after performing sorting operation is: 9 9 9 7 7 7 8 6 8 6 6 5 2 5 5 4
Kesimpulan
Kita dapat melihat dengan jelas bahawa output sebenarnya sepadan dengan hasil yang diharapkan dalam contoh di atas. Begitu juga, menyusun tatasusunan dua dimensi merentas baris boleh dicapai dengan menukar beberapa pernyataan dalam atur cara di atas. Beginilah cara konsep menyusun tatasusunan 2D merentas lajur berfungsi.
Atas ialah kandungan terperinci Program Python untuk mengisih tatasusunan 2D mengikut lajur. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.
