矩阵

import numpy as npimport urlliburl = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data"# 下载网络数据raw_data = urllib.urlopen(url) # 处理网络下载的数据为矩阵,方便后面的数据操作dataset = np.loadtxt(raw_data, delimiter=",")# 提取特征矩阵数据，dataset中的所有行，所有0-7列的数据都保存在X中X = dataset[:,0:7]# 提取目标变量数据，dataset中的所有行，所有8列的数据都保存在y中y = dataset[:,8] 运行程序会报错 module 'urllib' has no attribute 'urlopen' 原因是Python3里的urllib模块已经发生改变，此处的urllib都应该改成urllib.request。 import numpy as npimport urllib.requesturl = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima

先写一个 数组指针 int arr [ 3 ] [ 5 ] ; //这是一个普通的二维数组 int ( * p ) [ 5 ] ; //这是一个指向数组的指针 下标优先级高于间接访问，但是由于括号的存在，首先执行的还是间接访问。所以，p 是个指针，一个指向整型数组的指针。在声明中加初始化就是下面这个样子： int ( * p ) [ 5 ] = arr ; 换句话说，这里的指针表示二维数组的行 下面说一下 指针数组 // 举个例子，现在我有以下元素需要存在数组里 // do while return register // 当然我可以写一个二维数组： char arr [ 4 ] [ 9 ] = { "do" , "while" , "return" , "register" } ; // 也可以用一个指针数组这样表示： char * api [ 4 ] = { "do" , "while" , "return" , "register" } ; 显然，这里的指针表示的是二维数组的列 总结一下：数组指针只有一个指针，而指针数组可以有多个指针；数组指针里边的指针表示的是数组的行，而指针数组里面的指针表示的是二维数组的列；都表示二维数组。 来源： CSDN 作者： 楚渐灵 链接： https://blog.csdn.net/qq_43747991/article/details

数组 数组的概述 一维数组 二维数组 数组的概述 数组概述 一维数组 一维数组 二维数组 二维数组 来源： CSDN 作者： LEEWLD 链接： https://blog.csdn.net/wait_13/article/details/104231293

题目描述(中等难度) 给定一个矩阵，然后找到所有含有 0 的地方，把该位置所在行所在列的元素全部变成 0。 解法一 暴力解法，用一个等大的空间把给定的矩阵存起来，然后遍历这个矩阵，遇到 0 就把原矩阵的当前行，当前列全部变作 0，然后继续遍历。 public class Set_Matrix_Zeroes { public static int [ ] [ ] setZeroes ( int [ ] [ ] matrix ) { int row = matrix . length ; int col = matrix [ 0 ] . length ; int [ ] [ ] matrix_copy = new int [ row ] [ col ] ; //复制矩阵 for ( int i = 0 ; i < row ; i ++ ) { for ( int j = 0 ; j < col ; j ++ ) { matrix_copy [ i ] [ j ] = matrix [ i ] [ j ] ; } } for ( int i = 0 ; i < row ; i ++ ) { for ( int j = 0 ; j < col ; j ++ ) { //找到0的位置 if ( matrix_copy [ i ] [ j ] == 0 ) { //将当前行，当前列位置置为0

数组 数组的概述 一维数组 二维数组 数组的概述 数组概述 一维数组 一维数组 二维数组 二维数组 来源： CSDN 作者： LEEWLD 链接： https://blog.csdn.net/wait_13/article/details/104231293

题目 上三角矩阵指主对角线以下的元素都为0的矩阵；主对角线为从矩阵的左上角至右下角的连线。 本题要求编写程序，判断一个给定的方阵是否上三角矩阵。 输入格式： 输入第一行给出一个正整数T，为待测矩阵的个数。接下来给出T个矩阵的信息：每个矩阵信息的第一行给出一个不超过10的正整数n。随后n行，每行给出n个整数，其间以空格分隔。 输出格式： 每个矩阵的判断结果占一行。如果输入的矩阵是上三角矩阵，输出“YES”，否则输出“NO”。 输入样例： 2 3 1 2 3 0 4 5 0 0 6 2 1 0 - 8 2 输出样例： YES NO 参考解答 # include <stdio.h> int judge ( int n , int num [ 10 ] [ 10 ] ) { int i , j , k , ret = 1 ; for ( i = 0 ; i < n ; i ++ ) { for ( j = i - 1 ; j >= 0 ; j -- ) { if ( num [ i ] [ j ] != 0 ) { ret = 0 ; break ; } } } return ret ; } int main ( ) { int T , n , i , j , k ; int num [ 10 ] [ 10 ] ; scanf ( "%d" , & T ) ; for ( i = 0 ;

内部[ ] [里面的列数] [ ]中括号整体代表行数 [ [6,6] ] 一行两列 import tensorflow as tf # shape() 输出矩阵的维度 data 1 = tf . constant ( [ [ 6 , 6 ] ] ) #1*2 data 2 = tf . constant ( [ [ 2 ] , [ 2 ] ] ) #2*1 data 3 = tf . constant ( [ [ 3 , 3 ] ] ) #1*2 data 4 = tf . constant ( [ [ 1 , 2 ] , [ 3 , 4 ] , [ 5 , 6 ] ] ) #3*2 print ( data4 . shape ) #维度 3*2 with tf . Session ( ) as sess : print ( sess . run ( data4 ) ) #打印整体 print ( sess . run ( data4 [ 0 ] ) ) #打印第一行 print ( sess . run ( data4 [ : , 0 ] ) ) #打印第一列 print ( sess . run ( data4 [ 0 , 0 ] ) ) #打印第一行第一列的一个元素 #矩阵的运算 matMul = tf . matmul ( data1 , data2 ) matAdd =

float f [ ] [ ] = new float [ 6 ] [ 6 ] ; float [ ] f [ ] = new float [ 6 ] [ 6 ] ; float [ ] [ ] f = new float [ 6 ] [ 6 ] ; float [ ] [ ] f = new float [ 6 ] [ ] ; 上面四种方法都行，也就是说数组命名时名称与[]可以随意排列，但声明的二维数组中第一个中括号中必须要有值，它代表的是在该二维数组中有多少个一维数组。 float [][]f = new float[6][]; 这种创建方式直接访问会产生空指针异常。若要访问，需创建数组，并指向该地址。支持不定长数组。 float [ ] [ ] f = new float [ 6 ] [ ] ; f [ 0 ] = new float [ 2 ] ; f [ 1 ] = new float [ 4 ] ; 来源： CSDN 作者： yrk0556 链接： https://blog.csdn.net/yrk0556/article/details/104226569

六、特殊矩阵、广义表及其应用 行序列序： 以行序为主序存储：对一个具有m行、n列的二维数组A m*n ，线存储第一行，再存储第二行，到m行 以列序为主序存储：对一个具有m行、n列的二维数组A m*n ，线存储第一列，再存储第二列，到m列 来源： https://www.cnblogs.com/nbxcnxvcnb/p/12283735.html

第二节课 演示了方程组的解法，先提取矩阵系数，然后将矩阵化为上三角矩阵，求解出答案后再回带到所有方程，最终得出方程的解。 一个一维横向量左乘一个矩阵，可以将矩阵拆分为多个横向量乘以对应倍数相加。 如果矩阵右乘一个（竖）向量，以（1，0，0）为例，表示保留矩阵第一列，乘以1倍的系数， 因此单位矩阵 乘以一个矩阵仍等于原矩阵 最后引入了矩阵的逆，矩阵A乘以矩阵A的逆 = I（单位矩阵） ---------------------------------------------------------------------------------- 第一节课 主要讲解了方程组的横向和纵向画法，以二元方程组为例 横向的画法是在二维平面图中做出每个方程所对应的直线方程，若方程组为x维方程，在x维中坐标系下，每一个方程表示x维坐标系下的x - 1维的空间，若上述方程组存在解，所有x - 1维空间相交于一点，此点的坐标就是方程组的解 纵向画法是将方程组先改写为矩阵形式 将其中的每一个向量在空间坐标系中划出，可以容易得到向量（3，3）由1个向量（1，2）和1个向量（2，1）相加，这是纵向画法的意义 ---------------------------------------------------------------- 2个月没有更新了，在家看了一些书，学习了一些常见的经济学的原理。 来源