题目: 求一个3*3矩阵主对角线元素之和. 主对角线:从左上多右下的书归为主对角线 副对角线:从左下至右上的数归为副对角线. 我的源码: #!/usr/bin/python # encoding=utf-8 # -*- coding: UTF-8 -*- # 求一个3*3矩阵主对角线元素之和 # 6 5 8 # 4 1 9 # 7 1 2 l = [[6,5,8],[4,1,9],[7,1,2]] s = 0 for i in range(len(l)): for j in range(len(

要求说明: 题目:求一个3*3矩阵对角线元素之和,矩阵的数据用行的形式输入到计算机中 程序分析:利用双重for循环控制输入二维数组,再将 a[i][i] 累加后输出. 实现思路: [二维数组]相关知识: 定义格式 * a 第一种定义格式: * int[][] arr = new int[3][4];//  arr里面包含3个数组   每个数组里面有四个元素 * 上面的代码相当于定义了一个3*4的二维数组,即二维数组的长度为3,二维数组中的每个元素又是一个长度为4的数组 * b 第二种定义格式 *

//求出4×4矩阵中最大和最小元素值及其所在行下标和列下标,求出两条主对角线元素之和 #include <stdio.h> int main() { int sum=0; int max,min; int max1,max2;//记录最大值的坐标 int min1,min2;//记录最小值的坐标 int i,j; int a[4][4]; //为数组赋值 for(i=0;i<4;i++) { for(j=0;j<4;j++) { scanf("%d",&

Python求一个数字列表的元素总和.练手: 第一种方法,直接sum(list): 1 lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 2 total = 0 #初始化总和为0 3 4 #第一种方法 5 total = sum(lst); #直接调用sum()函数 6 print(total) #55 第二种方法,while循环: lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 total = 0 #初始化总和为0 i = 0 whil

2020-01-14 相信很多初学小伙伴都会遇到二维列表求解所有元素之和问题,下面给出两种两种常见的求和方法. 方法1: 思想:遍历整个二维列表元素,然后将所有元素加起来 def Sum_matrix(matrix): sum=0 for i in range(len(matrix)): for j in range(len(matrix[i])): sum+=matrix[i][j] return sum #测试 matrix=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 4], [7, 8,

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { ,a[][]; ;i<;i++) { ;j<;j++) scanf("%d",&a[i][j]); } ;i<;i++) //计算sum的时候,不要忘了此句,忘了此句则是计算所有的和 sum = sum+a[i][i]; printf("%d",sum); ; }

window.onload=function(){   var arr =  [[1,2,4],[5,6,7],[8,9,10]];   var i =3,j=3;   var result1=0,result2=0;   for(var m=0;m<i;m++){        for(var n=0;n<j;n++){        if(m==n){        result1+=arr[m][n];     }     if(m+n==i-1){        result2+=ar

function [m,n] = stamatrix(a) %网上找到的方法,感觉很巧妙 x=a(:); x=sort(x); d=diff([x;max(x)+1]); count = diff(find([1;d]));%列出每个元素出现的个数 m = x(find(d));%列出a中出现的元素 n = count; end clc; clear; a = [1:4;5:8;2 1 2 2;2 3 4 98] [m,n] = stamatrix(a); disp('b的第一行是a中的元素:b

[Python练习题 028] 求一个3*3矩阵对角线元素之和 ----------------------------------------------------- 这题解倒是解出来了,但总觉得代码太啰嗦.矩阵这东西,应该有个很现成的方法可以直接计算才对-- 啰嗦代码如下: str = input('请输入9个数字,用空格隔开,以形成3*3矩阵:') n = [int(i) for i in str.split(' ')] #获取9个数字 mx = [] #存储矩阵 for i in ra

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正

Matrix #python学习之矩阵matrix 2018.4.18 # -*- coding: UTF-8 -*- from numpy import * import numpy as np import math a=np.matrix('1 2 7;3 4 8;5 6 9')#矩阵的换行必须使用分号隔开,内部数据必须为字符串形式,元素之间必须以空格隔开 print(np.matrix([[1,2],[3,4]])) m=np.asmatrix(a)#将输入的a解释为矩阵m,并修改m中某

1. 对角线元素的屏蔽 使用 if + continue 实现对对角线元素的屏蔽 for u in range(n): for v in range(n): if u == v: continue ... 2. 矩阵(二维数组)的遍历方法 遍历方法取决于最内层的操作: 比如一个二维数组的物理意义为: 行表示:以该元素为出发点,到其他元素: 列表示:以该元素为终点,起点为其他任何元素: 因此第一行.第一列为所有与第一个元素相关的元素: for i in range(n): for j in ran

将一个矩阵(二维数组)按对角线向右进行打印.(搜了一下发现好像是美团某次面试要求半小时手撕的题)Example:Input:[[1,2,3,4],[5,1,2,3],[9,5,1,2]]Output:[[4],[3, 3],[2, 2, 2],[1, 1, 1],[5, 5],[9]] class Solution(): def print_matix(self,list): print(list) rows = len(list) cols = len(list[0]) result = []

关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat

2. 创建一般的多维数组 import numpy as np a = np.array([1,2,3], dtype=int)  # 创建1*3维数组   array([1,2,3]) type(a)  # numpy.ndarray类型 a.shape  # 维数信息(3L,) a.dtype.name   # 'int32' a.size   # 元素个数:3 a.itemsize  #每个元素所占用的字节数目:4     b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtyp

python数组和矩阵使用总结 1.数组和矩阵常见用法 Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作.使用这个包,需要导入numpy. SciPy包以NumPy包为基础,大大的扩展了numpy的能力.因此只要导入了scipy,不必在单独导入numpy了!为了使用的方便,scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容. 本文还是区分numpy中实现的和scipy中实现的. 以下默认已经:import numpy as np 以及 impor scipy as sp num

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执行了,操作方便,python也可以实现,就是感觉不是很方便. 言归正传,做算法要用到很多的向量

Numpy 是Python中科学计算的核心库.它提供一个高性能多维数据对象,以及操作这个对象的工具.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np NumPy函数和属性: 类

   题目 解决代码及点评 /************************************************************************/ /* 50. 求N阶方阵(即N×N数组)中各条反斜线上的元素之和.如4×4数组共有7条反斜线: 25 1 8 12 7 100 3 15 2 5 7 9 8 11 22 6 注:求和时,请按斜线编号顺序显示求出的和. */ /******************************************

参考张老师的mapreduce 矩阵相乘. 转载请注明:来自chybot的学习笔记http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=4541939 下面是我用python版本的mapreduce 矩阵相乘. 矩阵相乘的思路详见张老师的博客,对于两个矩阵m1和m2,mapreduce的计算过程如下: 这里面最主要的地方是key的构成,map输出的key是相乘后的矩阵的下标,比如c[i][j] = sum(A[i][:]*B[:][j]). 注意:该实现知识矩阵相