Python – scipy.linalg.expm
scipy.linalg包的expm()函数用于使用Padé近似计算矩阵指数。Padé近似是给定阶的有理函数对函数的"最佳"近似。在这种技术下，近似值的幂级数与它所近似的函数的幂级数一致。语法scipy.linalg.expm(x)其中x是要指数化的输入矩阵。示例1让我们考虑以下示例−#导入所需的库fromscipyimportlinalgimportnu
使用 NumPy 在给定列表中查找数字的倍数
在此程序中，我们将找到给定数字的倍数所在的索引位置。我们将使用Numpy和Pandas库来完成此任务。算法步骤1:定义一个Pandas系列。步骤2:从用户那里输入一个数字n。步骤3:使用numpy库中的argwhere()函数从系列中查找该数字的倍数。示例代码importnumpyasnplistnum=np.arange(1,20)multiples=[
Python 程序反转 Numpy 数组?
这是一个简单的程序，其中我们必须反转numpy数组。我们将使用numpy.flip()函数来实现相同的目的。算法步骤1:导入numpy。步骤2:使用numpy.array()定义numpy数组。步骤3:使用numpy.flip()函数反转数组。步骤4:打印数组。示例代码importnumpyasnparr=np.array([10,20,30,40,50])
如何使用 Numpy 打印给定范围内的数组元素?
在此程序中，我们必须打印给定范围内的numpy数组元素。使用的不同numpy函数是numpy.where()和numpy.logical_and()。算法步骤1:定义一个numpy数组。步骤2:使用np.where()和np.logical_and()查找给定范围内的数字。步骤3:打印结果。示例代码importnumpyasnparr=np.array([
如何查找两个 Numpy 数组之间的集合差异?
在此程序中，我们将查找两个Numpy数组之间的集合差异。我们将使用Numpy库中的setdiff1d()函数。此函数接受两个参数:array1和array2，并返回array1中不在array2中的唯一值。算法步骤1:导入Numpy。步骤2:定义两个Numpy数组。步骤3:使用setdiff1d()函数查找这些数组之间的集合差异。步骤4:打印输出。示例代码
如何找到两个 Numpy 数组之间的交集?
在这个问题中，我们将找到两个Numpy数组之间的交集。两个数组的交集是两个原始数组中元素相同的数组算法步骤1:导入Numpy。步骤2:定义两个Numpy数组。步骤3:使用numpy.intersect1d()函数找到数组之间的交集。步骤4:打印相交元素的数组。示例代码importnumpyasnparray_1=np.array([1,2,3,4,5])print(
如何向给定的 Numpy 数组添加向量?
在这个问题中，我们必须向numpy数组添加一个向量/数组。我们将定义numpy数组以及向量，并将它们相加以获得结果数组算法步骤1:定义一个numpy数组。步骤2:定义一个向量。步骤3:创建与原始数组相同的结果数组。步骤4:将向量添加到原始数组的每一行。步骤5:打印结果数组。示例代码importnumpyasnporiginal_array=np.array([[1,
如何使用 Numpy 找到给定矩阵的行和列的总和?
在这个问题中，我们将分别找到所有行和所有列的总和。我们将使用sum()函数来获取总和。算法步骤1:导入numpy。步骤2:创建一个mxn维的numpy矩阵。步骤3:获取所有行的总和。步骤4:获取所有列的总和。示例代码importnumpyasnpa=np.matrix('1020;3040')print("我们的矩阵:\n"
如何使用 Numpy 找到给定矩阵所有元素的总和?
在此程序中，我们将使用numpy库中的sum()函数将numpy矩阵的所有项相加。我们将首先创建一个随机numpy矩阵，然后获取所有元素的总和。算法步骤1:导入numpy。步骤2:使用random()函数创建一个随机m×n矩阵。步骤3:使用sum()函数获取矩阵中所有元素的总和。示例代码importnumpyasnpmatrix=np.random.r
如何在给定范围内创建 numpy 数组?
我们必须在用户提供的范围内创建一个numpy数组。我们将使用numpy库中的arange()函数来获取输出。算法步骤1:导入numpy。步骤2:从用户那里获取start_value、end_value和Step。步骤3:使用numpy中的arange()函数打印数组。示例代码importnumpyasnpstart_val=int(input("
