python手动输入1维信源概率分布矩阵，并在输入时判断是否正确

可以使用Python中的NumPy库来手动输入1维信源概率分布矩阵，并在输入时判断是否正确。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 读取矩阵的长度
n = int(input("请输入矩阵的长度："))

# 初始化矩阵
matrix = np.zeros(n)

# 循环输入矩阵中的元素，并判断输入是否正确
while True:
    row = input(f"请输入元素，以空格分隔：").split()
    for i in range(n):
        matrix[i] = float(row[i])
    if np.sum(matrix) == 1 and (matrix >= 0).all():
        print("输入正确！")
        break
    else:
        print("输入错误，请重新输入！")

在上面的代码中，我们首先读取矩阵的长度，然后初始化一个长度为n的全零矩阵。接下来，我们使用一个循环来输入矩阵中的元素，其中i用来遍历矩阵的下标。在每次输入完矩阵后，我们使用NumPy库的sum()函数来计算矩阵中所有元素的和，然后使用(matrix >= 0).all()来判断矩阵中的所有元素是否都大于等于0。如果输入正确，则输出提示信息并跳出循环。如果输入不正确，则输出提示信息并继续循环，直到输入正确为止。

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python手动输入1维信源概率分布矩阵，并判断输入是否正确

可以使用Python中的NumPy库来手动输入1维信源概率分布矩阵，并判断输入是否正确。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 读取矩阵的长度
n = int(input("请输入矩阵的长度："))

# 初始化矩阵
matrix = np.zeros(n)

# 循环输入矩阵中的元素
row = input(f"请输入元素，以空格分隔：").split()
for i in range(n):
    matrix[i] = float(row[i])

# 判断输入是否正确
if np.sum(matrix) == 1 and (matrix >= 0).all():
    print("输入正确！")
else:
    print("输入错误！")

在上面的代码中，我们首先读取矩阵的长度，然后初始化一个长度为n的全零矩阵。接下来，我们使用一个循环来输入矩阵中的元素，其中i用来遍历矩阵的下标。在输入完矩阵后，我们使用NumPy库的sum()函数来计算矩阵中所有元素的和，然后使用(matrix >= 0).all()来判断矩阵中的所有元素是否都大于等于0。如果两个条件都满足，则说明输入正确。