数组是一种数据结构，由相同数据类型的元素集合组成，每个元素都由一个索引标识。[2, 4, 0, 5, 8] 0 1 2 3 4 整数 2、4、0、5、8 是数组元素，0、1、2、3、4 是数组元素的相应索引值。在下面的文章中，我们将讨论查找两个数组之间公共元素的 Python 程序。输入输出场景假设我们有两个数组 A 和 B。并且结果... 阅读更多

矩阵是一个矩形数组，其中数字按行和列排列。如果一个矩阵包含的非零元素数量与零元素相比非常少，则称为稀疏矩阵。[0, 0, 3, 0, 0] [0, 1, 0, 0, 6] [1, 0, 0, 9, 0] [0, 0, 2, 0, 0] 上述矩阵为 4X5 矩阵，其中大多数数字为零。只有少数元素是非零的，因此我们可以... 阅读更多

矩阵是由许多按行和列排列的数字组成的二维数组。方阵（其行和列具有相同数量的元素）有两个对角线。一个是主对角线 - 从方阵的左上角到右下角。第二个是对角线 - 从右上角到左下角。对于方阵，如果主对角线以下的所有元素都为零，则称为上三角矩阵。[1, 3, 4] [0, 5, 6] [0, ... 阅读更多

线性搜索是在数组中搜索元素的最简单方法。它是一种顺序搜索算法，从一端开始，检查数组的每个元素，直到找到所需的元素。递归意味着一个函数调用自身，而使用递归函数，我们不需要使用任何循环来生成迭代。以下语法演示了一个简单递归函数的工作原理。def rerecursiveFun(): 语句... rerecursiveFun()... rerecursiveFun 线性搜索元素... 阅读更多

矩阵是由许多按行和列排列的数字组成的二维数组。并且它被称为 m X n 矩阵，其中 m 和 n 是维度。通常，只有当第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数时，才能进行两个矩阵的乘法。输入输出场景假设我们有两个输入矩阵 A 和 B，它们具有 3X3 行和列。然后结果矩阵也将具有 3 行和 3 列。[a, b, c] [j, k, l] [(a*j+b*m+c*p), (a*k+b*n+c*q), (a*l+b*o+c*r)] [d, ... 阅读更多

矩阵定义为按行和列排列的一组数字。具有 m 行和 n 列的矩阵称为 m X n 矩阵，m 和 n 称为其维度。矩阵是一个二维数组，在 python 中使用列表或 NumPy 数组创建。矩阵的迹矩阵的迹定义为其对角元素之和（即，从左上到右下的元素）。计算矩阵的迹只有对于方阵（即矩阵... 阅读更多

矩阵是一组按行和列排列的数字。具有 m 行和 n 列的矩阵称为 m X n 矩阵，m 和 n 称为其维度。矩阵是一个二维数组，在 python 中使用列表或 NumPy 数组创建。通常，矩阵乘法可以通过将第一个矩阵的行乘以第二个矩阵的列来完成。这里，第一个矩阵的列数应等于第二个矩阵的行数。输入输出场景假设... 阅读更多

矩阵是由许多按行和列排列的数字组成的二维数组。两个矩阵的加法是将两个矩阵的对应元素相加并将和放置在结果矩阵的对应位置的过程。并且只有当两个矩阵的行数和列数相等时才有可能。在 Python 中，多维数组是使用列表或 NumPy 数组创建的。列表数据结构可以接受列表作为元素，以便我们轻松创建矩阵。此外，Numpy 模块提供了许多用于处理多维数组的方法。... 阅读更多

对角线只不过是矩阵的交叉元素。方阵有两个对角线。一个是主对角线 - 从方阵的左上角到右下角。第二个是对角线 - 从右上角到左下角。交换对角线只不过是更改矩阵的主对角线和对角线元素。请参阅以下场景以简要了解它输入输出场景假设我们有一个方阵。并且输出矩阵将是结果矩阵... 阅读更多

矩阵是由许多按行和列排列的数字组成的二维数组。Python 没有任何数据类型来表示矩阵，但我们可以使用嵌套列表或 NumPy 数组作为矩阵。请参阅以下输入输出场景，以了解如何交换矩阵的第一列和最后一列的元素。输入输出场景假设我们有一个 3X3 矩阵，使用列表的列表表示。并且输出矩阵将是结果矩阵，其第一列和最后一列的元素已交换。输入矩阵：[1, 3, 4] [4, 5, 6] [7, ... 阅读更多