python中行列函数 Python 行列
如何用python实现行列互换,大家怎么看待呢?
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你需要确保该数组的行列数都是相同的。列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:另一个更快和高级一些的方法。可以使用zip函数:本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦。有时候,数据到来的时候使用错误的方式,比如,你使用微软的ADO接口访问数据库,由于Python和MS在语言实现上的差别。 Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案,一个更清晰,一个更快速。在列表递推式版本中,内层递推式表示选则什么(行),外层递推式表示选择者(列)。这个过程完成后就实现了转置。在zip版本中,我们使用arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果。然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵)。因为我们没有直接将zip的结果表示为list,所以我们可以我们可以使用itertools.izip来稍微的提高效率(因为izip并没有将数据在内存中组织为列表)。但是,在特定的情况下,上面的方法对效率的微弱提升不能弥补对复杂度的增加。关于args和kwds语法:args(实际上,号后面跟着变量名)语法在Python中表示传递任意的位置变量,当你使用这个语法的时候(比如,你在定义函数时使用),Python将这个变量和一个元组绑定,并保留所有的位置信息, 而不是具体的变量。当你使用这个方法传递参数时,变量可以是任意的可迭代对象(其实可以是任何表达式,只要返回值是迭代器)。
如何用python实现行列互换?
题主既然问出行列转换这样的问题,那就说明题主的Python功力远远不到家的。行列互换其实在Python中很快捷的就可以实现了。
首先,让我们来建立一个矩阵,这里我们使用numpy包下的random包来生成3×3的矩阵。大概的代码如下所示:
import numpy as np
a=np.random.random((3,3))
这样,我们就可以生成一个随机数组成的3×3矩阵。之后我们就可以将这个矩阵进行行列互换了。具体代码也非常的简单,具体如下所示:
b=a.T
如上所示,只需要对a对象进行T操作,就可将我们的数据进行行列转换了。
所以,题主在学习的时候,一定要学会用简单的方法去解决复杂的问题。而不要将自己的问题复杂化,就如同楼上某位同学写的代码那样,明显太复杂了。本来三行代码能够实现的功能,搞得如此纠结。
另外,如果题主想进入数据分析行业,我推荐一本Python的相关书籍给你,这本书可以让你掌握一些常见的数据整理、数据清洗操作。这本书的名字是《利用Python进行数据分析》,该书作者是高效数据分析包Pandas的开发者,对数据分析基本技能的提升作用显著。
如果有什么想与我交流的,欢迎在本题下进行评论。
Python和MATLAB读取excel指定行列数据的方法
1、用xlrd读取
对应方法如下,需要先import xlrd和numpy,通过row_start和row_end控制行数,通过column_start和column_end控制列数
这里要注意python是0-based索引,excel看的时候是1-based的索引
2、用pandas下的read_excel函数
dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”)
dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”, sheetname=”Sheet_name”)
dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”, sheetname=number)
读取表格的方式有两种:
1、xlsread
[~,MeaDef,~]=xlsread(xls_site,table_tag,'B12:AI12');
这里输出是一个对应数字,一个对应字符串,一个是用元胞把所有数据放在一起
对应的xlswrite格式:
xlswrite(xls_site_output,train,1,['A',num2str(ix+1),':M',num2str(ix+1)])
2、read_table
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