Hướng dẫn python multiply 2d list by scalar - python nhân danh sách 2d với vô hướng

1._

a = [
   [1, 2, 3],
   [3, 4, 5],
   [6, 7, 1]
]
print([
   [j * 5
      for j in i
   ]
   for i in a
])

output:

[
   [5, 10, 15],
   [15, 20, 25],
   [30, 35, 5]
]

Tôi thấy bạn yêu cầu hiểu danh sách, nhưng chỉ để hiển thị tùy chọn với

[[5, 10, 15], [15, 20, 25], [30, 35, 5]]

import numpy as np

v = [
   [1, 2, 3],
   [3, 4, 5],
   [6, 7, 1]
]
vv = np.array(v)

print(vv * 5)
#[[5 10 15] #[15 20 25] #[30 35 5]]

Danh sách Python luôn luôn là một chiều. "Ma trận" của bạn chỉ là danh sách ba danh sách, không phải là danh sách 2D. Do đó, danh sách bên ngoài của bạn cần hiểu để tạo danh sách như các yếu tố của nó.

[
   [i * 5
      for i in row
   ]
   for row in m
]

Nó giúp nghĩ về các toàn bộ danh sách như cho các vòng lặp với bộ tích lũy, tức là

a = [[1,2,3],[3,4,5],[6,7,1]]
print([[j*5 for j in i] for i in a])

Gợi ý: 2

Cập nhật lần cuối: 09 tháng 7, 2022

1._

a = [[1,2,3],[3,4,5],[6,7,1]]
print([[j*5 for j in i] for i in a])

Gợi ý: 3

Phương thức numpy.multiply () trả về sản phẩm của hai mảng đầu vào, phần tử khôn ngoan., Lưu ý: Một mảng hai chiều (2D) có thể được tạo bằng danh sách các danh sách trong Python. Trả về sản phẩm của phần tử mảng ARR1 và ARR2 theo phần tử., Mã sau đây cho thấy cách nhân các mảng hai chiều (2D) bằng phương thức Numpy.Multipy ().

Cú pháp

a = [[1,2,3],[3,4,5],[6,7,1]]
print([[j*5 for j in i] for i in a])

a = [[1,2,3],[3,4,5],[6,7,1]]
print([[j*5 for j in i] for i in a])

Gợi ý: 4

Trong Python, chúng ta có thể thực hiện một ma trận dưới dạng danh sách lồng nhau (danh sách bên trong danh sách)., Nếu x là ma trận n x m và y là ma trận m x l thì xy được xác định và có kích thước n x l (nhưng yx không được xác định). Dưới đây là một vài cách để thực hiện phép nhân ma trận trong Python., Chúng ta có thể coi từng phần tử như một hàng của ma trận., Kỹ thuật này rất đơn giản nhưng đắt tiền về mặt tính toán khi chúng ta tăng thứ tự của ma trận.

Mã nguồn: phép nhân ma trận bằng cách sử dụng vòng lặp lồng nhau

a = [[1,2,3],[3,4,5],[6,7,1]]
print([[j*5 for j in i] for i in a])

Đầu ra

a = [[1,2,3],[3,4,5],[6,7,1]]
print([[j*5 for j in i] for i in a])

Mã nguồn: phép nhân ma trận bằng cách sử dụng danh sách lồng nhau hiểu biết

a = [[1,2,3],[3,4,5],[6,7,1]]
print([[j*5 for j in i] for i in a])

Gợi ý: 5

Phương pháp đầu tiên để nhân mảng numpy là việc sử dụng toán tử ‘ * *. Nó sẽ nhân trực tiếp tất cả các phần tử của mảng numpy cho dù đó là một mảng một chiều hay đa chiều., Phương pháp thứ hai để nhân numpy với vô hướng là việc sử dụng phương thức numpy.multiply (). Nó chấp nhận hai đối số một là mảng đầu vào và cái còn lại là vô hướng hoặc một mảng numpy khác., Numpy là gói Python tốt nhất để tạo ra một mảng numpy. Nó cho phép bạn thực hiện các tính toán toán học phức tạp một cách hiệu quả. Trong toàn bộ hướng dẫn này, bạn sẽ học cách nhân mảng numpy với vô hướng trong Python bằng các phương pháp khác nhau., Trong phần này, bạn sẽ biết tất cả các phương pháp để tạo và nhân mảng numpy với vô hướng. Tất cả các phần trình diễn mã hóa được thực hiện trên sổ ghi chép Jupyter. Vì vậy, tôi sẽ khuyên bạn nên làm điều tương tự để hiểu rõ hơn.

1._

a = [[1,2,3],[3,4,5],[6,7,1]]
print([[j*5 for j in i] for i in a])

2._

a = [[1,2,3],[3,4,5],[6,7,1]]
print([[j*5 for j in i] for i in a])

Mảng 1d numpy

a = [[1,2,3],[3,4,5],[6,7,1]]
print([[j*5 for j in i] for i in a])