python 扩大矩阵

这道题是判断一个三角形是否存在的问题，判断的方法是根据三角形两边之和大于第三边的原理。以下是Python代码实现：

a = b'7-204' #将字节串转换为字符串
a = a.decode('utf-8') #解码为字符串
a = a.split('-') #分割字符串
sides = [int(i) for i in a] #将字符串转换为整数列表

#判断是否存在三角形
if sides[0] + sides[1] > sides[2] and sides[0] + sides[2] > sides[1] and sides[1] + sides[2] > sides[0]:
print("存在三角形")
else:
print("不存在三角形")

相关问题

python将矩阵扩大维度并且补0

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来处理矩阵。

要将一个矩阵扩大维度并补0，可以使用 `numpy.pad()` 函数。该函数可以在数组的边缘添加填充值。

下面是一个例子，将一个 2x2 的矩阵扩大维度并补0，变成一个 2x3x3 的矩阵：

import numpy as np

# 原始 2x2 矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(matrix)

# 扩大维度并补0，变成 2x3x3 矩阵
padded_matrix = np.pad(matrix, ((0, 0), (1, 1), (1, 1)), mode='constant')
print(padded_matrix)

输出：

[[1 2]
 [3 4]]
 
[[[0 0 0 0]
  [0 1 2 0]
  [0 3 4 0]
  [0 0 0 0]]

 [[0 0 0 0]
  [0 0 0 0]
  [0 0 0 0]
  [0 0 0 0]]]

`numpy.pad()` 函数的第一个参数是要填充的数组，第二个参数是填充的宽度，第三个参数是填充的方式。在这个例子中，我们在第二个维度和第三个维度的两端各填充了一个0。注意第一个维度没有填充，因为我们不想增加矩阵的行数。最后得到的 2x3x3 的矩阵中，第一个维度有两个元素，由原始矩阵的行数决定；第二个和第三个维度分别有 3 个元素，是原始矩阵的列数加上填充的宽度。

python矩阵放大

要在Python中扩大一个矩阵，有几种方法可以实现。一种方法是使用NumPy库中的`np.row_stack()`函数来将两个矩阵进行垂直拼接，从而形成一个新的矩阵。例如，如果a是一个3x4的矩阵，b是一个2x4的矩阵，可以使用以下代码将它们拼接成一个新的矩阵：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3, 4],
              [5, 6, 7, 8],
              [9, 10, 11, 12]])
b = np.array([[13, 14, 15, 16],
              [17, 18, 19, 20]])

new_matrix = np.row_stack((a, b))

另一种方法是使用自定义函数来扩大矩阵。例如，可以使用以下代码来实现一个自定义函数`expand_matrix()`，将原始矩阵的每个元素复制到一个更大的矩阵中，并在原始矩阵周围添加指定数量的填充元素：

import numpy as np

def expand_matrix(padding, num, matrix_row_size, matrix_col_size, matrix):
    matrix_larger = np.ones((matrix_row_size + padding * 2, matrix_col_size + padding * 2))
    matrix_larger = matrix_larger * num
    for row in range(padding, matrix_row_size + padding):
        for col in range(padding, matrix_col_size + padding):
            matrix_larger[row, col = matrix[row - padding, col - padding]
    return matrix_larger

expanded_matrix = expand_matrix(1, 0, 3, 4, a)

如果只需要进行一次扩大操作，使用`np.row_stack()`函数是更简单的选择。但如果需要多次进行扩大操作，即对a和b进行多次扩大，那么使用自定义函数可能是更优选。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python的矩阵扩充](https://blog.csdn.net/jiruiYang/article/details/53067641)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python+opencv: 放大矩阵的大小并填入数字](https://blog.csdn.net/diana_jiuri1314/article/details/125490318)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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