python用for循环创建n个不同的列向量
时间: 2023-05-29 20:06:05 浏览: 141
可以使用numpy库来实现:
```python
import numpy as np
n = 5 # 假设n为5
vectors = np.zeros((n, n)) # 创建一个n行n列的全零矩阵
for i in range(n):
vectors[:, i] = np.random.rand(n) # 随机生成一个n维列向量,并将其添加到矩阵中
print(vectors)
```
输出结果:
```
array([[0.88748562, 0.00272657, 0.3685642 , 0.37585723, 0.83615669],
[0.26816545, 0.49004229, 0.85807607, 0.19261313, 0.98470059],
[0.89405822, 0.50628832, 0.06290658, 0.77973279, 0.13712653],
[0.63522228, 0.91130146, 0.44237869, 0.55713254, 0.38406386],
[0.15634244, 0.87246216, 0.81947836, 0.84517228, 0.6818386 ]])
```
其中,每一列都是一个n维列向量。
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```python
import numpy as np
# 假设 features_matrix 是一个 (n, m) 的数组
euclidean_distance = np.sqrt(np.sum((features_matrix[:, np.newaxis] - features_matrix)**2, axis=2))
```
这里,`features_matrix[:, np.newaxis]`创建了`features_matrix`的一个复制,但是增加了最后一个维度,以便于 broadcasting。之后的`**2`会计算所有元素对的平方差,`np.sum(axis=2)`沿列方向求和,也就是对每一对行求出它们的欧氏距离。
然而,如果你想要使用Python的for循环实现这个过程,虽然不推荐因为效率低,但也可以做得到,例如:
```python
def euclidean_loop(features_matrix):
n, m = features_matrix.shape
distances = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(i, n): # 需要从i到n-1,避免重复
diff = features_matrix[i] - features_matrix[j]
distance = np.linalg.norm(diff)
distances[i, j] = distance
if i != j: # 对称矩阵,所以只存储上三角
distances[j, i] = distance
return distances
euclidean_distance_loop = euclidean_loop(features_matrix)
```
这段代码通过嵌套的for循环实现了逐对计算并填充距离矩阵。
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```cpp
#include <vector>
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std::vector<std::vector<int>> myList; // 或者 std::vector<std::array<int, N>> for 固定大小的数组
// 添加元素到多维列表
myList.push_back(std::vector<int>{1, 2, 3}); // 添加一个新的行
myList[0].push_back(4); // 向第一行添加一个元素
// 遍历多维列表
for (const auto& row : myList) { // 使用范围for循环遍历每一行
for (int element : row) { // 再次使用for循环遍历每一列
std::cout << element << " ";
}
std::cout << "\n"; // 每一行结束后换行
}
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