Hướng dẫn scalar multiplication of matrix in python - phép nhân vô hướng của ma trận trong python
|
Có cách nào hơn 'toán học' để làm như sau không: Show
Vì vậy, cho những gì tôi đang làm là: Đã hỏi ngày 2 tháng 3 năm 2015 lúc 23:40Mar 2, 2015 at 23:40
 David542David542David542 105K163 Huy hiệu vàng444 Huy hiệu bạc760 Huy hiệu đồng163 gold badges444 silver badges760 bronze badges 2 Tương đương toán học của những gì bạn mô tả là hoạt động của phép nhân bằng vô hướng cho một vectơ. Do đó, đề xuất của tôi sẽ là chuyển đổi danh sách các phần tử của bạn thành "vectơ" và sau đó nhân đó với vô hướng. Một cách tiêu chuẩn để làm điều đó sẽ là sử dụng Thay vì Bạn có thể dùng Đầu ra mẫu: Đã trả lời ngày 2 tháng 3 năm 2015 lúc 23:42Mar 2, 2015 at 23:42
Cách tiếp cận khác Đã trả lời ngày 2 tháng 3 năm 2015 lúc 23:43Mar 2, 2015 at 23:43
Levilevilevi 21.1k7 Huy hiệu vàng66 Huy hiệu bạc71 Huy hiệu đồng7 gold badges66 silver badges71 bronze badges Đăng vào: ngày 12 tháng 3 năm 2021 bởi Deven March 12, 2021 by Deven Trong bài viết này, bạn sẽ học cách nhân mảng với vô hướng trong Python.multiply array by scalar in python. Hãy nói rằng bạn có 2 mảng cần được nhân với vô hướng Numpy nhân mảng theo vô hướngĐể nhân mảng với vô hướng trong Python, bạn có thể sử dụng phương thức Chia sẻ trên phương tiện truyền thông xã hội/// PreviousNextXem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Đọc Input : mat[][] = {{2, 3}
{5, 4}}
k = 5
Output : 10 15
25 20
We multiply 5 with every element.
Input : 1 2 3
4 5 6
7 8 9
k = 4
Output : 4 8 12
16 20 24
28 32 36 Bàn luậnscalar multiplication of a number k(scalar), multiply it on every entry in the matrix. and a matrix A is the matrix kA. C++Đưa ra một ma trận và phần tử vô hướng K, nhiệm vụ của chúng tôi là tìm ra sản phẩm vô hướng của ma trận đó. & Nbsp; ví dụ: & nbsp; & nbsp; Sự nhân vô hướng của một số k (vô hướng), nhân nó trên mỗi mục nhập trong ma trận. và một ma trận A là ma trận ka. & nbsp; import numpy 1.2738 * numpy.array(list_of_items) 0____26 1.2738 * (list_of_items) 71.2738 * (list_of_items) 0 import numpy 1.2738 * numpy.array(list_of_items) 4Input : mat[][] = {{2, 3}
{5, 4}}
k = 5
Output : 10 15
25 20
We multiply 5 with every element.
Input : 1 2 3
4 5 6
7 8 9
k = 4
Output : 4 8 12
16 20 24
28 32 36 1 Input : mat[][] = {{2, 3}
{5, 4}}
k = 5
Output : 10 15
25 20
We multiply 5 with every element.
Input : 1 2 3
4 5 6
7 8 9
k = 4
Output : 4 8 12
16 20 24
28 32 36 2Java Input : mat[][] = {{2, 3}
{5, 4}}
k = 5
Output : 10 15
25 20
We multiply 5 with every element.
Input : 1 2 3
4 5 6
7 8 9
k = 4
Output : 4 8 12
16 20 24
28 32 36 8 Các Scalar Product Matrix is : 4 8 12 16 20 24 28 32 363 Python 3Scalar Product Matrix is : 4 8 12 16 20 24 28 32 362 Các Các C#Input : mat[][] = {{2, 3}
{5, 4}}
k = 5
Output : 10 15
25 20
We multiply 5 with every element.
Input : 1 2 3
4 5 6
7 8 9
k = 4
Output : 4 8 12
16 20 24
28 32 36 6 Input : mat[][] = {{2, 3}
{5, 4}}
k = 5
Output : 10 15
25 20
We multiply 5 with every element.
Input : 1 2 3
4 5 6
7 8 9
k = 4
Output : 4 8 12
16 20 24
28 32 36 8 Input : mat[][] = {{2, 3}
{5, 4}}
k = 5
Output : 10 15
25 20
We multiply 5 with every element.
Input : 1 2 3
4 5 6
7 8 9
k = 4
Output : 4 8 12
16 20 24
28 32 36 8 Scalar Product Matrix is : 4 8 12 16 20 24 28 32 369 Input : mat[][] = {{2, 3}
{5, 4}}
k = 5
Output : 10 15
25 20
We multiply 5 with every element.
Input : 1 2 3
4 5 6
7 8 9
k = 4
Output : 4 8 12
16 20 24
28 32 36 8 Input : mat[][] = {{2, 3} {5, 4}} k = 5 Output : 10 15 25 20 We multiply 5 with every element. Input : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 k = 4 Output : 4 8 12 16 20 24 28 32 36 8 [1.2738 * item for item in list_of_items] 20 [1.2738 * item for item in list_of_items] 8 import numpy 1.2738 * numpy.array(list_of_items) 06PHP Scalar Product Matrix is : 4 8 12 16 20 24 28 32 363 Is Input : mat[][] = {{2, 3}
{5, 4}}
k = 5
Output : 10 15
25 20
We multiply 5 with every element.
Input : 1 2 3
4 5 6
7 8 9
k = 4
Output : 4 8 12
16 20 24
28 32 36 1 Scalar Product Matrix is : 4 8 12 16 20 24 28 32 363 In [8]: list_of_items Out[8]: [1, 2, 4, 5] In [9]: import numpy In [10]: 1.2738 * numpy.array(list_of_items) Out[10]: array([ 1.2738, 2.5476, 5.0952, 6.369 ]) 201.2738 * (list_of_items) 7[1.2738 * item for item in list_of_items] 59 In [8]: list_of_items Out[8]: [1, 2, 4, 5] In [9]: import numpy In [10]: 1.2738 * numpy.array(list_of_items) Out[10]: array([ 1.2738, 2.5476, 5.0952, 6.369 ]) 23import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) n = 5 np.multiply(array1,n) np.multiply(array2,n)6map(lambda x:x*1.2738,list_of_items) 7Is Is Scalar Product Matrix is : 4 8 12 16 20 24 28 32 363 JavaScript Output: Scalar Product Matrix is : 4 8 12 16 20 24 28 32 36 PHP O(n2),
Sự nhân vô hướng trong Python là gì?Để nhân mảng với vô hướng trong python, bạn có thể sử dụng phương thức np.multiply (). Nhập Numpy dưới dạng NP Array1 = NP. mảng ([1, 2, 3]) mảng2 = np. Mảng ([[1, 2], [3, 4]]) n = 5 np.np. multiply() method. import numpy as np array1 = np. array([1, 2, 3]) array2 = np. array([[1, 2], [3, 4]]) n = 5 np.
Nhân hóa vô hướng của ma trận là gì?Thuật ngữ phép nhân vô hướng đề cập đến sản phẩm của một số thực và ma trận.Trong phép nhân vô hướng, mỗi mục trong ma trận được nhân với vô hướng đã cho.the product of a real number and a matrix. In scalar multiplication, each entry in the matrix is multiplied by the given scalar.
Làm thế nào để bạn nhân một vô hướng với một ma trận trong Python Numpy?Có ba cách chính để thực hiện phép nhân ma trận numpy:.. DOT (mảng A, mảng B): Trả về sản phẩm vô hướng hoặc dấu chấm của hai mảng .. Matmul (Array A, Array B): Trả về sản phẩm ma trận của hai mảng .. Nhân (mảng A, mảng B): Trả về phép nhân ma trận phần tử của hai mảng .. Sự nhân Matrix được thực hiện như thế nào trong Python?Sử dụng các vòng lặp lồng nhau.. Lưu trữ kích thước ma trận trong các biến khác nhau .. Kiểm tra xem các ma trận có tương thích nhân không..... Lặp lại trên các hàng ma trận A bằng cách sử dụng i biến I .. Bên trong vòng lặp đầu tiên, lặp lại các cột của ma trận B bằng cách sử dụng J .. Bây giờ khởi tạo một biến Curr_val thành 0 .. |
