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python中,现有一个矩阵A,用10减去矩阵的第二列每...

使用python的numpy包 import numpy as npa = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[1,2,3,4]]a = np.array(a)a[:,1] = 10 - a[:,1]print a

如果你的a是array的话, 可能有点麻烦,但是如果是列表的话,就比较方便了 [[sub_a[0], 10-sub_a[1], sub_a[2], sub_a[3]]for sub_a in a]这个就能满足你的需求

教你一个很厉害的方式。A,B都是列表数据结构。 比如想选取B的第i行,是这样的 B[i] 那么我们要选择的是哪些行呢?A[0],A[1]...A[5] 是这几行 于是B[A[0]]...,这样得到的是一个个单独的列表,你还要组成新的列表,你只要在外面加个括号就行 [ B[A...

import numpy as npa1=np.array([[3,2,3],[2,3,5]],dtype=int)a2=np.array([1,2,3],dtype=int)print a1/a2 #这个效果?

这应该是用了numpy吧 numpy科学计算的两种数据类型:mat,array。前者是后者的子类型。 对于一个mat矩阵而言,.A是把他转换成了array类型。 推荐使用array类型。

如果是图像处理就用PIL库。似乎有这样的算法。 我的想法就是用numpy包中的减法。矩阵相减。 其实用python遍历的速度比你想象的要快。 如果还不够快就C语言写,其中有一个库prex,可以方便的实现python与C的接口,比直接用pyobject要方便很多。 ...

# 如果你使用了numpy包 如果要使用原始方法的话,请继续追问。 # 原始方法A = [[1,2],[3,4],[5,6]]r = [(x[0]+x[1])**0.5 for x in A]r# [1.7320508075688772, 2.6457513110645907, 3.3166247903554]

这个是Python官方的中文教程 有最新的3.4.3版本的 也可以选择中英对照 基本的东西都讲述的差不多了 如果想了解更多库或模块 知乎上大神很多 随便找一找都能找到很多有用的建议 但是建议不要初期就看过多虚的比较和互撕神马的 官方的IDLE用好了之...

没看懂公式 不过凭经验。。。tau_norm_instant = np.zero(1)for i in range(0,len(taux_with_orthese)-1): tau_norm_instant += np.array([np.sqrt((taux_with_orthese[i][28])**2 + (taux_with_orthese[i][29])**2 +(taux_with_orthese[i][30])...

函数没错. 错在定义 earth 的时候. 1 2 earth = [[0]*n]*n # does not work earth = [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]] # work 如果想 python 当中应用矩阵运算. 你就需要了解 numpy 这个库. 你可以百度一下 "numpy 莫烦", 莫烦教程有一系列的 numpy 教...

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