# 4*4矩阵旋转90度 def matrix_transposition(data): for index,row in enumerate(data): for col in range(index,len(row)): temp = data[index][col] data[index][col] = data[col][index] data[col][index] = temp return data if __name__ == '__main__': data = [[ col

/** * 将n*n矩阵顺时针旋转90度 * @param mat * @param n 矩阵的阶数 * @date 2016-10-7 * @author shaobn */ public static void rotateMatrix(int[][] mat,int n){ int[][] mat_rotate = new int[n][n]; for(int i = 0;i<n;i++){ for(int j = 0;j<n;j++){ mat_rotate[j][n-1-i]=mat

public class RotateImage { public void rotate(int[][] matrix) { if(matrix.length == 1 && matrix[0].length == 1) { return; } int n = matrix.length; for(int i = 0; i < n-1; i ++) { for(int j = i; j < n-1-i; j ++) { int temp = matrix[i][j]; mat

需求:把一个二维数组顺时针旋转90度,现实数据的替换. 比如把4*4的二维数组顺时针旋转90度 原始数据是一个嵌套列表:[['A', 'B', 'C', 'D'], ['A', 'B', 'C', 'D'], ['A', 'B', 'C', 'D'], ['A', 'B', 'C', 'D']] 更直观打印显示如下: ['A', 'B', 'C', 'D']['A', 'B', 'C', 'D']['A', 'B', 'C', 'D']['A', 'B', 'C', 'D']转换成下面的数组['

递归.二维数组顺时针旋转90°.正则表达式 1.   递归算法是一种直接或间接调用自身算法的过程. 特点: 递归就是在过程或函数里调用自身 明确的递归结束条件,即递归出口 简洁,但是不提倡 递归次数多容易造成栈溢出 要求: 每次调用递归规模上有所减小 前一次为后一次做准备 规模较小时必须直接给出解答而不再进行递归调用 例子:递归实现二分法 def searchMyData(mydate,a1): mid = int(len(mydate)/2) if mid >= 1: if mydate[mi

  问题: You are given an n x n 2D matrix representing an image. Rotate the image by 90 degrees (clockwise). Follow up: Could you do this in-place?   分析: 二维数组a[n][n]顺时针旋转90度,要解决这个问题,无疑,第一件事儿就是找规律. 当n=1时,不用动了. 当n=2时, 旋转之后变为 有: a[0][0] = a[1][0] a[1][0] =

Python 的 Pandas 对矩阵的行进行求和: 若使用 df.apply(sum) 方法的话,只能对矩阵的列进行求和,要对矩阵的行求和,可以先将矩阵转置,然后应用 df.apply(sum) 即可. data_file = '..\\data\\result_0621_onlyClusters.csv' df = pd.read_csv(data_file) # print(df) # 对行进行求和 # 先对矩阵进行转置 df_T=df.T df['sum'] = df_T.apply(s

Python实现打印螺旋矩阵功能的方法 本文实例讲述了Python实现打印螺旋矩阵功能的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.问题描述 输入N, 打印 N*N 螺旋矩阵 比如 N = 3,打印: 1 2 3 8 9 4 7 6 5 N = 4,打印: 1 2 3 4 12 13 14 5 11 16 15 6 10 9 8 7 二.思路 常规法是不断的对数据边界进行判断会很复杂,不妨考虑通过递归的解决每一层的数字. 三.代码     #coding:utf-8 n=int(raw_inpu

代码: #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @author: 侠之大者kamil @file: 2.回形矩阵.py @time: 2016/3/21 10:51 """ def sankeMatric(n): m = [[0] * n for x in range(n)] p = 0 q = n-1 t = 1 while p < q: for i in range(p,q): m[p][

(原创文章转载请标注来源) 在学习机器学习的过程中经常会用到矩阵,那么使用numpy扩展包将是不二的选择 建议在平Python中用多维数组(array)代替矩阵(matrix) 入门请考 http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.html# import numpy np 1. 读写数组,这里可以看成矩阵 #返回值格式(评分,信任表,用户个数,项目个数)  a = np.arange(0,12,0.5).reshape(4,-1)

前段时间我研究了PIE SDK与Python的结合,已经能成功的通过C#调用Python,获得彩色直方图.(上一篇随笔中有分享:https://www.cnblogs.com/yuan1120/p/11126869.html ) 在上次成功的基础上,这次我打算通过C#调用Python,返回得到直方图矩阵的数组,方便用于各种特征值的计算. 结果如下图所示: 先打开一张栅格图片 开发环境:vs2013 framework4. python 3.7 通过Python中的这三个模块 PIL.numpy.

from turtle import* #导入turtle库 bgcolor("black") #设置画布颜色为黑色 speed(0) #设置画笔绘制速度 colors=["yellow","red","purple","blue","pink"] #选定颜色,这里可以自己选择 #用于定义功能的绘制矩阵函数,使用循环语言 def square(m): for i in range(m):

# coding=gbk from PIL import Image import numpy as np # import scipy def loadImage(): # 读取图片 im = Image.open("lena.jpg") # 显示图片 im.show() im = im.convert("L") data = im.getdata() data = np.matrix(data) # print data # 变换成512*512 data =

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度. 1 >>> a=mat([[1,2,3],[5,6,9]]); 2 >>> a 3 matrix([[1, 2, 3], 4 [5, 6, 9]]) 5 >>> shape(a)[0] 6 2 7 >>> shape(a)[1] 8 3 如上面的a矩阵,2行3列;计算行使用shape(a)[0];计算列使用shape(a)[1];

1.文字旋转90度 width: 100px; height: 200px; line-height: 100px; text-align: center; writing-mode: vertical-rl; 2.古诗词排版 width: 200px; height: 200px; writing-mode: vertical-lr; writing-mode: tb-lr; width: 200px; height: 200px; writing-mode: vertical-lr; wri

创建一个3X3的矩阵并对其赋值: x = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print x print x.shape 运行结果: [[ ] [ ] [ ]] (3L, 3L) [Finished .2s]

You are given an n x n 2D matrix representing an image. Rotate the image by 90 degrees (clockwise). Follow up:Could you do this in-place? Hide Tags Array   一题严格的数组逻辑操作问题,考虑认真就好,思路:   1 2 3 1 3 4 4 2 2 4 4 3 1 3 2 1 如上表,一共有两圈,对于n 来说,圈数为(n+1)/2,从外圈到内圈,

转置:即行列转换. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt C=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # Display matrix plt.matshow(C) plt.show() # 转置-行列转换 D=C.T plt.matshow(D) plt.show() 开始建立的矩阵如图: 转置后的矩阵如图:

data=[[col for col in range(4)] for raw in range(4)] #创建一个二维数组 for n in data: print (n) print('\n') for i in range(len(data)): #外层循环 for j in range(i+1,len(data)): #内层循环 #交换数据 temp=data[i][j] data[i][j]=data[j][i] data[j][i]=temp for n in data: print

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.std(a) # 计算全局标准差 1.1180339887498949 >>> np.std(a, axis=0) # axis=0计算每一列的标准差 array([ 1., 1.]) >>> np.std(a, axis=1) # 计算每一行的标准差 array([ 0.5, 0.5])