小编tha*_*ing的帖子

我使用Python和NumPy并且在"转置"方面存在一些问题:

import numpy as np
a = np.array([5,4])
print(a)
print(a.T)

调用a.T不是转置数组.如果a是例如[[],[]]然后它正确转置,但我需要转置[...,...,...].

hh=[[82.5], [168.5]]
N=1./5
ll=N*hh

我做错了什么？我收到错误:

"不能将序列乘以'浮动'类型的非int"

我尝试添加float(),但这不能解决我的问题;

我需要将数组中的每个元素相乘...感谢所有

**好的感谢数字*数组的想法,但如何乘以数组*数组,我尝试与数字*数组相同,但有问题:

编辑2:**

hh=[[82.5], [168.5]]
N=zip(*hh)
ll = [[x*N for x in y] for y in hh]

???

eigenvalues, eigenvectors = linalg.eig(K)

我怎样才能打印出特征向量len(K).所以,如果有K2x2矩阵,我得到4个特征向量,如果有len(K)=2.... 我怎么能打印其中2个...

非常感谢

我需要一些Python的帮助,打印:

我有:

input = [(3,'x1'),(5,'x3'),(2,'x2')]

需要以这种形式打印:

x1=3 x2=2 x3=3

非常感谢

例如,如果我有矩阵:

x=[['1', '7', 'U1'], ['1.5', '8', 'U1'], ['2', '5.5', 'U2']]

除了最后一个,我如何从x获取所有数据.然后我需要总结这些元素.

这就是我需要的: sum=1+7+1.5+8+2+5.5= ??

谢谢

EDIT2:

我尝试:

> x=[['1', '7', 'U1'], ['1.5', '8',
> 'U1'], ['2', '5.5', 'U2']]
> 
> sum(sum(el[:-1]) for el in x)

但收到错误:

回溯(最近一次调用最后一次):
文件"xxx.py",第3行,总和(sum(el [: - 1]),el为x)文件"xxx.py",第3行,总和(sum(sum) el [: - 1])for el in x)TypeError:+:'int'和'str'的不支持的操作数类型

我有下一个问题:

x=[['1', '7', 'U1'], ['1.5', '8', 'U1']]
y=sum(sum(float(el) for el in els[:-1]) for els in x) 

print(x)
print(y)

在这个代码总和中,对所有数字求和,但我想首先从第一个['1','7','U1'],第一个数字和第二个['1.5','8','U1']求和数字,第二个相同......

所以最终结果填充看起来像"矩阵":

y=
[ [2.5],                                #1+1.5=2.5
  [15]]                                 #7+8=15

A=[['2' '7' 'fas']
 ['4' '8' 'sda']
 ['1' '5' 'daf']
 ['2' '24' 'gag']]

我怎样才能得到矩阵A,而不是每一行中的"atribute":

A=[['2' '7']
 ['4' '8']
 ['1' '5' ]
 ['2' '24']]

我知道行中的最后一个元素是[:-1]

我尝试了numpy:

A[:,  ?? ]

矩阵A是随机元素,所以我以这种方式思考:A[:,end-1]但是numpy不知道结局是什么

好问题是我的原始输入是:

x=[['1', '7', 'gg'], ['1.5', '8', 'as']...]

我需要在每一行中删除最后一个元素.

我尝试用矩阵切割矩阵中的最后一个元素:

hl=x[:,:-1]

但这不起作用,所以我尝试这样:

kl=array(x) 
hl=x[:,:-1]

现在我得到:

[['1' '7']
 ['1.5' '8']]

而不是:[['1','7'] ['1.5','8']]

有解决方案吗

我有矩阵乘法的一些问题:

我想要乘以例如a和b:

a=array([1,3])                     # a is random and is array!!! (I have no impact on that)
                                     # there is a just for example what I want to do...

b=[[[1], [2]],                     #b is also random but always size(b)=  even 
   [[3], [2]], 
   [[4], [6]],
   [[2], [3]]]

所以我想要的是以这种方式成倍增长

[1,3]*[1;2]=7
[1,3]*[3;2]=9
[1,3]*[4;6]=22
[1,3]*[2;3]=11

所以我需要的结果是:

x1=[7,9]
x2=[22,8]

我知道非常复杂,但我尝试了2个小时来实现这个但没有成功:(

任何人都可以解释哪些'导入'是通用的,所以我不需要写例如:

from numpy import *
import numpy
import numpy as np
from numpy.linalg import *

为什么不import numpy或from numpy import *从"numpy"中扼杀所有人？