Как читать матрицу в python из файла

Обновлено: 03.07.2024

В этом руководстве по Python мы обсудим, как создать матрицу в Python. Кроме того, мы увидим эти темы ниже как:

Что такое матрица в Python?

• Матрица Python представляет собой двумерный прямоугольный массив данных, хранящихся в строках и столбцах.
• Горизонтальные элементы в матрице называются «строками», а вертикальные — «столбцами».
• Если в матрице r строк и c столбцов, то порядок матрицы определяется как r xc.
• Данные, хранящиеся в матрице, могут быть строками, числами и т. д.
• В матрице данные упорядочены по строкам и столбцам.
• Матрица — важная структура данных для математических и научных расчетов.
• В Python нет встроенного типа для матриц, поэтому мы можем рассматривать список из списка как матрицу.

Как создать матрицу в Python, используя пользовательский ввод

Давайте посмотрим, как создать матрицу в Python:

• В Python существует популярная библиотека под названием NumPy.
• Для работы с NumPy его необходимо установить. Команда для установки NumPy — «pip install NumPy».
• Чтобы использовать NumPy в коде, мы должны импортировать его как «импортировать NumPy как np».
• Матрица создается с помощью функции NumPy.matrix().
• Мы возьмем пользовательский ввод для матрицы, а затем отобразим матрицу на выходе.

Пример:

После написания приведенного выше кода (как создать матрицу в python с использованием пользовательского ввода) после того, как вы напечатаете «matrix», вывод будет выглядеть как «[[2 4] [6 3]]». Здесь np.array().reshape() используется для печати матрицы.

На приведенном ниже снимке экрана показано, как создать матрицу в Python с использованием пользовательского ввода.

Создать пустую матрицу с помощью NumPy в python

Здесь мы увидим, как создать пустую матрицу с помощью NumPy в Python.

Чтобы создать пустую матрицу, мы сначала импортируем NumPy как np, а затем воспользуемся np.empty() для создания пустой матрицы.

Пример:

После написания приведенного выше кода (создайте пустую матрицу с помощью NumPy в python), как только вы напечатаете «m», вывод будет выглядеть как «[]». Здесь матрица np.empty() из 0 строк и 0 столбцов используется для создания пустой матрицы в python.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана, чтобы создать пустую матрицу с помощью NumPy в python.

Как создать матрицу в Python 3

Сначала мы импортируем numpy как np, а затем с помощью numpy.matrix() создается матрица. Таким образом, матрица может быть создана в Python.

Пример:

После написания приведенного выше кода (как создать матрицу в Python 3) после того, как вы напечатаете «m», вывод будет выглядеть как «[[3 4] [5 2]]». Здесь np.matrix() используется для печати матрицы и возвращает матрицу.

Вы можете обратиться к приведенному ниже снимку экрана, как создать матрицу в Python 3.

Как сделать умножение матриц в python

Умножение матриц — это операция, в которой в качестве входных данных используются две матрицы. Чтобы получить поэлементное умножение, мы можем использовать функцию np.multiply().

Пример:

После написания приведенного выше кода (как выполнить умножение матриц в python) после того, как вы напечатаете «matrix_result», вывод будет выглядеть как «[[12 25] [16 7]]». Здесь np.multiply() используется для умножения двух матриц, и после умножения будет получена одна матрица.

Вы можете обратиться к снимку экрана ниже, как выполнить умножение матриц в python.

Как создать матрицу с помощью цикла for в Python

Давайте посмотрим, как создать матрицу с помощью цикла for в Python.

Для создания матрицы с использованием цикла for нам необходимо получить данные от пользователя. Матрица состоит из списков, которые создаются и назначаются столбцам и строкам, а цикл for используется для строк и столбцов.

Пример:

После написания приведенного выше кода (как создать матрицу с помощью цикла for в python). Как только вы напечатаете «x», вывод будет выглядеть как «[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]».Здесь пользователь введет размер строки и столбца, и он добавит столбец к каждой строке. Матрица будет распечатана в качестве вывода.

Вы можете обратиться к снимку экрана ниже, как создать матрицу, используя цикл for в python.

Как создать матрицу в Python с помощью списка

Давайте посмотрим, как создать матрицу в Python с помощью списка?

Мы можем создать матрицу в Python, используя вложенный список. Сначала мы импортируем NumPy, а затем можем использовать np.array(), используя список, который выдаст результат в виде матрицы.

Пример:

После написания приведенного выше кода (как создать матрицу в Python с помощью списка) после того, как вы напечатаете «mat», вывод будет выглядеть как «[[1 3 2] [5 6 4]]». Здесь np.array() используется для создания матрицы с использованием списка, и он выдает матрицу в качестве вывода.

На приведенном ниже снимке экрана показано, как создать матрицу в Python с помощью списка

• На изображении выше у нас есть 8 строк с 1 столбцом, которые нужно умножить на 1 строку с 8 столбцами.
• Основное правило для умножения матриц: «количество строк в первой матрице должно быть равно количеству столбцов во второй матрице», и в данном случае это правило выполняется, поэтому мы можем приступить к умножению сейчас.
• Каждый элемент первой матрицы будет умножен на каждый элемент второй матрицы. Вот иллюстрация умножения на матрицу в Python.

• В основном существует 3 способа реализации матричного умножения в Python.
  • метод numpy.dot()
  • использование оператора @ на двух матрицах.
  • Метод tf.matmul() в Tensorflow
  • Метод Numpy dot используется для нахождения произведения двух массивов.
  • Существует тонкая разница между массивом и матрицей. Поэтому, если вы видите ошибку при выполнении умножения двумя другими методами, попробуйте метод numpy.dot(). Это даст вам правильные результаты без ошибок.
  • Вот синтаксис использования метода numpy.dot() в Python.
  • Здесь матрица1 и матрица2 — это матрицы, которые перемножаются друг с другом. Мы не создали их в синтаксисе, но они доступны в приведенном ниже примере.
  • Другое решение — использование оператора @ в Python. Оператор @ используется в качестве знака умножения матриц в Python.
  • Обратите внимание, что он работает только с матрицами, а не с массивами.
  • Вот синтаксис использования @ для умножения матриц в Python.
  • Третье решение — использование tensorflow. Tensorflow – это расширенный инструмент, используемый с Python и R для предварительных вычислений.
  • Он имеет различные встроенные модули, которые ускоряют расчет сложных алгоритмов.
  • Если вы имеете дело с большими матрицами, вы можете сократить время вычислений, используя модуль tensorflow tf.matmul() в tensorflow Python.
  • Вот синтаксис для выполнения матричного умножения с использованием Python Tensorflow.

  Вот реализация матричного умножения 1 строки на 8 столбцов и 8 строк на 1 столбец в блокноте Python Jupyter.

  Вам могут понравиться следующие учебные пособия по Python:

  В этом руководстве по Python мы узнали, как создать матрицу в Python. Кроме того, мы рассмотрели следующие темы:

  Предприниматель, основатель, автор, блоггер, тренер и т. д. Посмотрите мой профиль.

  В этой статье мы узнаем о матрицах Python с использованием вложенных списков и пакета NumPy.

  Матрица – это двумерная структура данных, в которой числа расположены в строках и столбцах. Например:

  
  

  Эта матрица представляет собой матрицу 3 x 4 (произносится как "три на четыре"), так как в ней 3 строки и 4 столбца.

  Матрица Python

  В Python нет встроенного типа для матриц. Однако мы можем рассматривать список списка как матрицу. Например:

  Мы можем рассматривать этот список списка как матрицу, имеющую 2 строки и 3 столбца.

  Обязательно узнайте о списках Python, прежде чем переходить к этой статье.

  Давайте посмотрим, как работать с вложенным списком.

  Как видите, класс массива NumPy называется ndarray .

  Как создать массив NumPy?

  Существует несколько способов создания массивов NumPy.

  1. Массив целых чисел, вещественных и комплексных чисел

  При запуске программы вывод будет таким:

  2. Массив нулей и единиц

  Здесь мы указали dtype на 32 бита (4 байта). Следовательно, этот массив может принимать значения от -2 -31 до 2 -31 -1 .

  3. Использование arange() и shape()

  Подробнее о других способах создания массива NumPy.

  Операции с матрицами

  Выше мы привели 3 примера: сложение двух матриц, умножение двух матриц и транспонирование матрицы. Раньше мы использовали вложенные списки для написания этих программ. Давайте посмотрим, как мы можем выполнить ту же задачу, используя массив NumPy.

  Добавление двух матриц

  Мы используем оператор + для добавления соответствующих элементов двух матриц NumPy.

  Умножение двух матриц

  Чтобы умножить две матрицы, мы используем метод dot(). Узнайте больше о том, как работает numpy.dot.

  Примечание: * используется для умножения массивов (умножения соответствующих элементов двух массивов), а не для умножения матриц.

  Транспонировать матрицу

  Мы используем numpy.transpose для вычисления транспонирования матрицы.

  Как видите, NumPy значительно облегчил нашу задачу.

  Доступ к элементам матрицы, строкам и столбцам

  Доступ к элементам матрицы

  Подобно спискам, мы можем получить доступ к элементам матрицы, используя индекс. Начнем с одномерного массива NumPy.

  Теперь давайте посмотрим, как мы можем разрезать матрицу.

  Как видите, использование NumPy (вместо вложенных списков) значительно упрощает работу с матрицами, и мы даже не коснулись основ. Мы предлагаем вам подробно изучить пакет NumPy, особенно если вы пытаетесь использовать Python для обработки и анализа данных.

  Матрица Python представляет собой специализированный двумерный прямоугольный массив данных, хранящихся в строках и столбцах. Данные в матрице могут быть числами, строками, выражениями, символами и т. д. Матрица — это одна из важных структур данных, которую можно использовать в математических и научных расчетах.

  Из этого руководства по Python вы узнаете:

  Как работают матрицы Python?

  Данные внутри двумерного массива в матричном формате выглядят следующим образом:

  
  

  Шаг 1)

  Он показывает матрицу 2×2. Он имеет две строки и 2 столбца. Данные внутри матрицы являются числами. Строка1 имеет значения 2,3, а строка2 имеет значения 4,5. Столбцы, т. е. col1, имеют значения 2,4, а col2 — значения 3,5.

  Шаг 2)

  Он показывает матрицу 2×3. Он имеет две строки и три столбца. Данные внутри первой строки, т. е. row1, имеют значения 2, 3, 4, а row2 — значения 5, 6, 7. Столбцы col1 имеют значения 2,5, col2 имеют значения 3,6, а col3 имеют значения 4,7.

  Точно так же вы можете хранить свои данные в матрице nxn в Python. Можно выполнять множество операций над матричными операциями сложения, вычитания, умножения и т. д.

  В Python нет простого способа реализовать матричный тип данных.

  Матрица Python использует массивы, и то же самое можно реализовать.

  • Создайте матрицу Python, используя тип данных вложенного списка.
  • Создание матрицы Python с использованием массивов из пакета Python Numpy

  Создайте матрицу Python, используя тип данных вложенного списка

  В Python массивы представлены с использованием типа данных списка. Теперь воспользуемся списком для создания матрицы Python.

  Мы создадим матрицу 3×3, как показано ниже:

  
  

  • Матрица состоит из 3 строк и 3 столбцов.
  • Первая строка в формате списка будет иметь следующий вид: [8,14,-6]
  • Второй строкой в ​​списке будет: [12,7,4]
  • Третья строка в списке будет: [-11,3,21]

  Матрица внутри списка со всеми строками и столбцами показана ниже:

  Итак, в соответствии с матрицей, указанной выше, тип списка с матричными данными выглядит следующим образом:

  Чтобы прочитать данные внутри Python Matrix, используя список.

  Мы будем использовать матрицу, определенную выше. Пример будет считывать данные, печатать матрицу, отображать последний элемент из каждой строки.

  Пример: распечатать матрицу

  Пример 2: чтение последнего элемента из каждой строки.

  Пример 3: Печать строк в матрице

  Добавление матриц с помощью вложенного списка

  Мы можем легко сложить две заданные матрицы. Матрицы здесь будут в виде списка. Давайте поработаем над примером, который позаботится о добавлении данных матриц.

  Последний инициализирует матрицу, в которой будет храниться результат M1 + M2.

  Пример: добавление матриц

  Чтобы добавить, матрицы будут использовать цикл for, который будет проходить по обеим заданным матрицам.

  Шаг 2)

  Чтобы использовать Numpy в своем коде, его необходимо импортировать.

  Шаг 3)

  Вы также можете импортировать Numpy, используя псевдоним, как показано ниже:

  Мы собираемся использовать метод array() из Numpy для создания матрицы Python.

  Пример: массив в Numpy для создания матрицы Python

  Матричная операция с использованием Numpy.Array()

  Матричная операция, которую можно выполнить, — это сложение, вычитание, умножение, транспонирование, чтение строк, столбцов матрицы, разрезание матрицы и т. д. Во всех примерах мы будем использовать функцию array(). метод.

  Добавление матрицы

  Чтобы выполнить сложение матрицы, мы создадим две матрицы с помощью numpy.array() и добавим их с помощью оператора (+).

  Пример:

  Матричное вычитание

  Чтобы выполнить вычитание матрицы, мы создадим две матрицы с помощью numpy.array() и вычтем их с помощью оператора (-).

  Пример:

  Матричное умножение

  Сначала будут созданы две матрицы с помощью numpy.arary(). Чтобы умножить их, вы можете использовать метод numpy dot(). Numpy.dot() — это точечный продукт матриц M1 и M2. Numpy.dot() обрабатывает двумерные массивы и выполняет умножение матриц.

  Транспонирование матрицы

  Транспонирование матрицы вычисляется путем преобразования строк в столбцы и столбцов в строки. Функцию transpose() из Numpy можно использовать для вычисления транспонирования матрицы.

  Разрез матрицы

  Нарезка вернет вам элементы из матрицы на основе заданного начального/конечного индекса.

  • Синтаксис нарезки: [начало:конец]
  • Если начальный индекс не указан, он считается равным 0. Например, [:5] означает [0:5].
  • Если конец не передан, он будет равен длине массива.
  • Если начало/конец имеют отрицательные значения, нарезка будет выполняться с конца массива.

  Прежде чем мы приступим к срезу матрицы, давайте сначала разберемся, как применить срез к простому массиву.

  Теперь давайте реализуем нарезку на матрице. Чтобы выполнить нарезку на матрице

  синтаксис будет M1[row_start:row_end, col_start:col_end]

  • Первый старт/конец будет для строки, т. е. для выбора строк матрицы.
  • Второе начало/конец будет для столбца, т. е. для выбора столбцов матрицы.

  Матрица M1, которую мы собираемся использовать, выглядит следующим образом:

  Всего 4 строки. Индекс начинается с 0 до 3. 0-я строка — это [2,4,6,8,10], 1-я строка — это [3,6,9,-12,-15], за которой следуют 2-я и 3-я строки. .

  Матрица M1 имеет 5 столбцов. Индекс начинается от 0 до 4. 0-й столбец имеет значения [2,3,4,5], 1-й столбец имеет значения [4,6,8,-10], за которыми следуют 2-й, 3-й, 4-й, и 5-й .

  Вот пример, показывающий, как получить данные строк и столбцов из матрицы с помощью срезов. В примере мы печатаем 1-ю и 2-ю строку, а для столбцов нам нужны первый, второй и третий столбцы. Чтобы получить этот вывод, мы использовали: M1[1:3, 1:4]

  Пример: распечатать все строки и третьи столбцы

  Пример: печать первой строки и всех столбцов

  Пример: для печати первых трех строк и первых двух столбцов

  Доступ к матрице NumPy

  Мы видели, как работает нарезка. Принимая это во внимание, мы узнаем, как получить строки и столбцы из матрицы.

  Чтобы напечатать строки матрицы

  В примере будут напечатаны строки матрицы.

  Чтобы получить последнюю строку, вы можете использовать индекс или -1. Например, матрица имеет 3 строки,

  Python предоставляет встроенные функции для выполнения файловых операций, таких как создание, чтение и запись файлов. Python может обрабатывать в основном два типа файлов: обычные текстовые файлы и двоичные файлы. В этом руководстве мы рассмотрим, как читать текстовые файлы в Python.

  Шаги для чтения текстового файла в Python

  В Python для чтения текстового файла необходимо выполнить следующие шаги.

  Шаг 1: файл необходимо открыть для чтения с помощью метода open() и передать путь к файлу в функцию.

  Шаг 2. Следующим шагом является чтение файла. Этого можно добиться с помощью нескольких встроенных методов, таких как read() , readline() , readlines() .

  Шаг 3. После выполнения операции чтения текстовый файл необходимо закрыть с помощью функции close().

  Теперь, когда мы рассмотрели шаги по чтению содержимого файла, давайте разберемся с каждым из этих методов, прежде чем переходить к примерам.

  Функция Python open()

  Функция open() открывает файл, если это возможно, и возвращает соответствующий файловый объект.

  Синтаксис – open(file, mode=’r’, buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

  У функции open() много параметров. Давайте посмотрим на необходимые параметры для чтения текстового файла. Он открывает файл в указанном режиме и возвращает файловый объект.

  • файл – объект типа пути, представляющий путь к файлу
  • mode (необязательно) — режим является необязательным параметром.Это строка, указывающая режим, в котором вы хотите открыть файл.

  Пример

  Способы чтения содержимого файла

  1. read() : функция read() возвращает прочитанные байты в виде строки. Этот метод удобен, когда у вас есть небольшой файл, и вы хотите прочитать указанные байты или весь файл и сохранить его в строковой переменной.
  2. readline() : функция readline() возвращает одну строку из текстового файла и возвращается в виде строки.
  3. readlines() : функция readlines() считывает все строки из текстового файла и возвращает каждую строку в виде строкового элемента в списке.

  Функция закрытия Python

  Файл будет оставаться открытым до тех пор, пока вы не закроете его с помощью функции close(). Это обязательная и наилучшая практика — выполнять эту операцию после чтения данных из файла, поскольку она освобождает пространство памяти, полученное этим файлом. В противном случае может возникнуть необработанное исключение.

  Примеры чтения текстового файла в Python

  Пример 1. Чтение всего текстового файла с помощью функции read()

  В приведенном ниже примере мы читаем весь текстовый файл с помощью метода read(). Файл можно открыть в режиме чтения или в текстовом режиме для чтения данных, и его можно сохранить в строковой переменной.

  Вывод

  Пример 2. Чтение определенной длины символов в текстовом файле с помощью функции read()

  В некоторых случаях вам нужно прочитать определенные байты в файле. В этом случае вы можете использовать функцию read(), указав байты. Метод будет выводить в файл только указанные байты символов, как показано ниже.

  Вывод

  Пример 3. Чтение одной строки в файле с помощью функции readline()

  Если вы хотите прочитать одну строку в файле, вы можете сделать это с помощью функции readline(). Вы также используете этот метод для извлечения определенных байтов символов в строке, подобно методу read().

  Вывод

  Пример 4. Чтение текстового файла построчно с помощью функции readline()

  Если вы хотите просмотреть файл построчно и вывести результат в любом формате, вы можете использовать цикл while с методом readline(), как показано ниже. Это наиболее эффективный способ чтения текстового файла построчно в Python.

  Вывод

  Пример 5. Чтение всех строк в виде списка в файле с помощью функции readlines()

  Метод readlines() прочитает все строки в файле и выведет список строк, как показано ниже. Позже вы можете использовать этот список для просмотра и извлечения указанного содержимого из списка.

  Вывод

  
  

  сообщить об этом объявлении

  Читайте также:

    
  • Как сделать подчеркивание в электронной почте
    
  • Небольшая компьютерная сеть, работающая в пределах одной комнаты или здания, называется
    
  • Как сделать осциллограф из планшета своими руками
    
  • Установка Esp32 arduino ide
    
  • Способы предотвращения компьютерной зависимости