将1个m x n的矩阵存入1个m x n的二维数组中,找出最小值以及它的行下标和列下标,并输出该矩阵。

时间: 2023-05-31 11:20:23 浏览: 314
### 回答1: 可以使用两个变量来记录最小值和它的行下标和列下标,然后遍历整个矩阵,如果找到比当前最小值更小的元素,就更新这三个变量的值。最后输出矩阵和最小值以及它的行下标和列下标即可。 具体实现可以参考以下代码: ```python # 定义一个 m x n 的矩阵 matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # 初始化最小值和它的行下标和列下标 min_val = matrix[][] min_row = min_col = # 遍历整个矩阵,更新最小值和它的行下标和列下标 for i in range(len(matrix)): for j in range(len(matrix[])): if matrix[i][j] < min_val: min_val = matrix[i][j] min_row = i min_col = j # 输出矩阵和最小值以及它的行下标和列下标 print("矩阵:") for row in matrix: print(row) print("最小值:", min_val) print("行下标:", min_row) print("列下标:", min_col) ``` 输出结果为: ``` 矩阵: [1, 2, 3] [4, 5, 6] [7, 8, 9] 最小值: 1 行下标: 列下标: ``` ### 回答2: 题目要求我们将一个m x n的矩阵存放在一个m x n的二维数组中,找到矩阵中的最小值以及它的行下标和列下标,最后输出矩阵和最小值以及它的位置。 解决这个问题我们需要用到两个循环来遍历整个矩阵,找到其中的最小值。我们可以先将二维数组中的第一个元素值赋值为最小值,然后依次将数组中的元素与最小值比较,如果找到更小的值,就更新最小值以及该值所在的行和列下标。 代码如下: ```python # 输入矩阵的维度 m = int(input("请输入矩阵的行数:")) n = int(input("请输入矩阵的列数:")) # 创建空的二维数组 matrix = [[0 for j in range(n)] for i in range(m)] # 输入矩阵的元素,用空格隔开 for i in range(m): nums = input("请输入第{}行的元素:".format(i+1)) nums = nums.split() for j in range(n): matrix[i][j] = int(nums[j]) # 找到矩阵中的最小值以及它的位置 min_val = matrix[0][0] min_row = 0 min_col = 0 for i in range(m): for j in range(n): if matrix[i][j] < min_val: min_val = matrix[i][j] min_row = i min_col = j # 输出矩阵和最小值以及它的位置 print("输入的矩阵为:") for i in range(m): for j in range(n): print(matrix[i][j], end=' ') print() print("矩阵中的最小值为:{},它的行下标为{},列下标为{}".format(min_val, min_row, min_col)) ``` 通过上述代码,我们就可以找到1个m x n的矩阵存入1个m x n的二维数组中,找出最小值以及它的行下标和列下标,并输出该矩阵了。 ### 回答3: 题目要求我们首先将 m x n 的矩阵存入 1 个 m x n 的二维数组中,这就需要我们先建立一个数组并逐个将矩阵中的元素赋值进去。代码如下: ```python m = int(input("请输入矩阵的行数:")) n = int(input("请输入矩阵的列数:")) matrix = [] for i in range(m): row = list(map(int, input("请输入第" + str(i+1) + "行的元素,以空格分隔:").split())) matrix.append(row) ``` 接下来,我们需要遍历整个二维数组找到最小值以及它的行下标和列下标。代码如下: ```python min_element = matrix[0][0] # 先设定最小值为第一个元素 min_row = 0 min_col = 0 for i in range(m): for j in range(n): if matrix[i][j] < min_element: min_element = matrix[i][j] min_row = i min_col = j ``` 最后,我们需要输出该矩阵并显示最小值以及它的行下标和列下标。代码如下: ```python print("该矩阵为:") for i in range(m): for j in range(n): print(matrix[i][j], end="\t") print() print("最小值为", min_element, ",位于第", min_row+1, "行第", min_col+1, "列。") ``` 完整代码如下: ```python m = int(input("请输入矩阵的行数:")) n = int(input("请输入矩阵的列数:")) matrix = [] for i in range(m): row = list(map(int, input("请输入第" + str(i+1) + "行的元素,以空格分隔:").split())) matrix.append(row) min_element = matrix[0][0] # 先设定最小值为第一个元素 min_row = 0 min_col = 0 for i in range(m): for j in range(n): if matrix[i][j] < min_element: min_element = matrix[i][j] min_row = i min_col = j print("该矩阵为:") for i in range(m): for j in range(n): print(matrix[i][j], end="\t") print() print("最小值为", min_element, ",位于第", min_row+1, "行第", min_col+1, "列。") ``` 这样就能够完成该问题的求解了。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python二维数组实现求出3*3矩阵对角线元素的和示例

今天小编就为大家分享一篇Python二维数组实现求出3*3矩阵对角线元素的和示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Python reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的实例

reshape(shape) : 不改变数组元素,返回一个shape形状的数组,原数组不变。是对每行元素进行处理 resize(shape) : 与.reshape()功能一致,但修改原数组 In [1]: a = np.arange(20) #原数组不变 In [2]: a.reshape...
recommend-type

python矩阵转换为一维数组的实例

今天小编就为大家分享一篇python矩阵转换为一维数组的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN

![【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5587b4ec6abfc40c76db14fbef6280db.jpeg) # 1. 时间序列预测简介** 时间序列预测是一种预测未来值的技术,其基于历史数据中的时间依赖关系。它广泛应用于各种领域,例如经济、金融、能源和医疗保健。时间序列预测模型旨在捕捉数据中的模式和趋势,并使用这些信息来预测未来的值。 # 2. 时间序列预测方法 时间序列预测方法是利用历史数据来预测未来趋势或值的统计技术。在时间序列预测中,有许多不