Умножение массива на массив
Вот.
А как дальше? нужно умножить каждый элементы массива b на каждый элемент массива a
и вывести ответ. (если я правильно понимаю)
Помогите пожалуйста. Питон только начинаю изучать.
Лучшие ответы ( 1 )
94731 / 64177 / 26122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 116,782
Ответы с готовыми решениями:
Умножение массива на массив
Подскажите. Возможно в Си массив умножить на массив. Например: есть массив А и В. Нужно.
Условие умножение массив на массив(матрицы)
Какое сделать условие, чтобы число строк одной матрицы введённых пользователем было равно числу.
Умножение массива на часть другого массива
Здравствуйте. Имеется два массива чисел, первый размером 16х100, второй 16х1000000. Во втором.
Массив (умножение ромбом)
Есть массив, числа в нем нужно перемножить ромбом .
Умножение матрицы на массив
Найти массив Y(3), равный произведению массива X(4) на матрицу A(4,3).
103 / 81 / 54
Регистрация: 25.11.2016
Сообщений: 278
Сообщение было отмечено Russian-Knyz как решение
Решение
Russian-Knyz,
Настоятельно рекомендую понять, как работают генераторы. Очень удобная вещь
1 2 3 4 5 6
from itertools import product a = [2, 3] b = [4, 5] print([int(i) * int(j) for i, j in product(a, b)])
87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь
Умножение вектора на массив
Помогите пожалуйста Написать программу умножения двумерного массива интов заполненного рандомно на.
Двумерный массив. Умножение матриц
Всем доброго времени суток! Сделал вот такую штуку. Все прекрасно работает. Но не выполняет.
Умножение массива чаров
#include <iostream> using namespace std; int main() < char a; cin.getline(a, 10);.
Умножение элементов массива
Здравствуйте, у меня небольшой вопрос по паскалю. Почему так странно умножаются числа в массиве.
Умножение массива на число
надо написать " составить процедуру умножение одномерного массива на числа q(используя процедуру.
Умножить каждый из элементов списка на его индекс
Написать программу, осуществляющую ввод списка с клавиатуры пользователем в одну строку через пробел. Умножить каждый из элементов списка на его индекс. Новый изменённый список вывести на экран.
Пример ввода данных для задачи 5:
12 42 -4 15
Пример вывода данных для задачи 5:
0 42 -8 45
94731 / 64177 / 26122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 116,782
Ответы с готовыми решениями:
Ввести одномерный массив A из N элементов. Каждый третий элемент массива умножить на собственный индекс
Ввести одномерный массив A из N элементов. Каждый третий элемент массива умножить на собственный.
Каждый нечетный элемент списка умножить на 2, каждый четный на 3
сначало пытаюсь написать хотя бы проверку на четность и умножение на 3. (defun четность (l) .
каждый нечетный элемент списка умножить на 2, каждый четный на 3. использовать только рекурсию CAR,CDR,COND,CONS
каждый нечетный элемент списка умножить на 2, каждый четный на 3. использовать только рекурсию .
Каждый третий элемент массива умножить на собственный индекс
Вот условие задачи: Ввести одномерный массив а из n элементов. Каждый третий элемент массива.
Массив: Каждый третий элемент массива умножить на собственный индекс
Вот условие программы: Ввести одномерный массив A из N элементов. Каждый третий элемент массива.
Умножение списка на число
Студент Макс узнал, что в Python умножать можно не только числа, но и другие объекты, например, строку на число:
>>> "Max" * 3 'MaxMaxMax'
«Вау!» — подумал Макс — «А что если умножить список на число?»:
>>> [42, 26] * 3 [42, 26, 42, 26, 42, 26]
Значит можно создать двумерный массив очень кратко и элегантно?
arr = [[]] * 3 arr[0].append(10) arr[1].append(20) arr[2].append(30)
Макс ожидал получить:
[[10], [20], [30]]
[[10, 20, 30], [10, 20, 30], [10, 20, 30]]
�� Как же так?! Дело в том, что умножение списка на число не копирует сам объект, а лишь ссылку на него. Все три элемента arr ссылаются на один и тот же список. Легко проверить, сравнив адреса объектов:
>>> arr[0] is arr[1] True >>> id(arr[0]), id(arr[1]) (4400840776, 4400840776)
Аналогично в случае классов:
class Dummy: . arr = [Dummy()] * 2 arr[0].x = 10 arr[1].x = 20 print(arr[0].x, arr[0] is arr[1]) # 20 True
А вот с числами, строками и кортежами умножение списка будет работать как ожидал Макс, потому что это неизменяемые типы. Вот такая тонкость, которую нужно знать. Максу следовало бы написать так:
arr = [[] for _ in range(3)] arr[0].append(10) arr[1].append(20) arr[2].append(30) >>> arr [[10], [20], [30]]
Менее кратко, но зато работает без сюрпризов: каждую итерацию создается новый пустой список.
�� Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway ��
Базовые математические операции над массивами
Теперь, когда мы знаем как формировать массивы пришло время самого главного, самого важно для чего, собственно, и был разработан пакет NumPy – к рассмотрению его математических, вычислительных возможностей. И в основе своей эти вычисления базируются на матрицах и векторах. Но, обо всем по порядку и вначале поговорим о базовых математических операциях этого пакета.
Предположим, имеется обычный список и массив, созданный на его основе:
lst = [1, 2, 3] a = np.array([1, 2, 3])
Сейчас вы увидите принципиальную разницу между двумя этими объектами. Умножим их на число 2:
lst*2 # список: [1, 2, 3, 1, 2, 3] a*2 # массив: array([2, 4, 6])
Видите, при умножении списка языка Python, он дублируется дважды, а при умножении на NumPy массив – каждый его элемент умножается математически на число 2. Если бы мы захотели то же самое реализовать непосредственно на Python, оперируя списками, то пришлось бы делать что-то вроде:
[x*2 for x in lst]
Но выполнялась бы такая конструкция дольше, чем в случае с массивом NumPy. Именно благодаря удобству и скорости библиотека NumPy и приобрела свою популярность.
Пусть у нас задан тот же одномерный массив:
a = np.array([1, 2, 3])
Все указанные в таблице операции выполняются следующим образом:
-a # унарный минус a + 2 # сложение с числом 2 + a # так тоже можно записывать a - 3 # вычитание с числом a * 5 # умножение на число a / 5 # деление на число a // 2 # целочисленное деление a ** 3 # возведение в степень 3 a % 2 # вычисление по модулю 2
Разумеется, приоритеты этих операций такие же, что и при обычных математических вычислениях. А на выходе мы получаем новый массив с соответствующими значениями.
Давайте теперь добавим еще один массив:
b = np.array([3, 4, 5])
и посмотрим на эти же операции, но с участием двух массивов:
a - b # array([-2, -2, -2]) b + a # array([4, 6, 8]) a * b # array([ 3, 8, 15]) b / a # array([3. , 2. , 1.66666667]) b // a # array([3, 2, 1], dtype=int32) b ** a # array([ 3, 16, 125], dtype=int32) b % a # array([0, 0, 2], dtype=int32)
Везде мы видим поэлементные операции. Соответственно, чтобы они выполнялись, массивы должны быть согласованы по длине. Например, если взять массив:
b = np.array([3, 4, 5, 6])
и выполнить операцию:
a + b # ошибка: длины массивов не совпадают
то возникнет ошибка из-за несовпадения длин массивов. Но вот такая операция с двумерным массивом b сработает:
b = np.arange(1, 7) b.resize(2, 3) a + b
В этом случае массив a будет применен к каждой строке массива b и на выходе увидим результат:
Такое поведение получило название транслирование массивов. Подробнее о нем мы еще будем говорить.
Все рассмотренные операции можно распространить и на многомерные массивы, главное, чтобы они были согласованы по размерам. Я приведу два небольших примера, так как думаю, общий принцип здесь понятен. Пусть у нас трехмерный и двумерный массивы:
a = np.arange(1, 19) a.resize(3, 3, 2) b = np.ones((3, 2))
С ними можно выполнять такие очевидные операции:
a - b a * 10 a // b
И так далее. Причем, двумерный массив b может быть применен к трехмерному массиву a благодаря операции транслирования, так как их размеры согласованы. На самом деле, умножение трехмерного массива на число также реализуется через транслирование числа по всем элементам массива a.
То есть, если нам нужно произвести какие-либо математические операции с массивом и изменения сохранить в нем же, то удобно использовать такие сокращенные записи. Выполняются они очевидным образом, например, так:
a = np.array([1, 2, 6, 8]) a += 5 b = np.ones(4) b *= a
И так далее. Но есть один нюанс работы этих операторов. Если, например, массив b определить с типом данных float64:
b = np.ones(4, dtype='float64')
а массив a имеет тип int32 (можно посмотреть через свойство a.dtype), то операция:
a += b
приведет к ошибке. С чем это связано? Дело в том, что результатом сложения вещественного числа с целочисленным, итоговое значение представляет собой вещественное число. Но тип данных массива a – целочисленный и он не может сохранять вещественные числа. Отсюда и возникает эта ошибка. Вообще, следует помнить правило:
При выполнении арифметических операций тип данных автоматически приводится к более общему.
То есть, при работе с целочисленными и вещественными числами на выходе получаем вещественные. При работе с вещественными и комплексными – комплексные. И так далее. Всегда результатом имеем более общий тип данных.
Все описанные математические операции можно комбинировать и записывать в виде:
(a + b)*5 - 10
Здесь круглые скобки, как и в математике, операция изменения приоритетов, то есть, сначала будет выполнено сложение, затем, умножение и в последнюю очередь вычитание.
Вот так работают и используются базовые математические операции в пакете NumPy при работе с массивами.
Видео по теме
#1. Пакет numpy — установка и первое знакомство | NumPy уроки
#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy уроки
#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy уроки
#4. Свойства и представления массивов, создание их копий | NumPy уроки
#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей | NumPy уроки
#6. Объединение и разделение массивов | NumPy уроки
#7. Индексация, срезы, итерирование массивов | NumPy уроки
#8. Базовые математические операции над массивами | NumPy уроки
#9. Булевы операции и функции, значения inf и nan | NumPy уроки
#10. Базовые математические функции | NumPy уроки
#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy уроки
#12. Множества (unique) и операции над ними | NumPy уроки
#13. Транслирование массивов | NumPy уроки
© 2023 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта