用python按照矩阵格式输出九九乘方表

好的，以下是Python代码实现：

for i in range(1, 10):
    for j in range(1, 10):
        result = i * j
        # 使用字符串的format方法将结果按照矩阵格式输出
        print('{:2d}'.format(result), end=' ')
    print()  # 每行结束后换行

运行程序，将会输出九九乘法表的矩阵形式。其中，每个数字占两个字符的宽度，每个数字之间用一个空格隔开，每行结束后换行。例如，输出的前两行结果为：

 1  2  3  4  5  6  7  8  9 
 2  4  6  8 10 12 14 16 18 

注意，这里使用了字符串的format方法，将每个结果格式化为占两个字符的字符串，可以让输出的矩阵更加整齐美观。

相关问题

python dataframe乘方

在Python中，使用pandas库的DataFrame可以进行矩阵乘法运算。可以使用dot方法或@符号进行乘法运算。例如，如果有两个DataFrame df1和df2，可以执行以下代码进行乘法运算：

result = df1.dot(df2)
# 或者使用@
result = df1 @ df2

注意，两个DataFrame的列数和行数必须匹配，否则会抛出ValueError异常。

矩阵快速幂python

矩阵快速幂算法是一种用于高效计算矩阵的乘方的方法。通过使用递归和分治策略，可以将矩阵的乘方计算复杂度从O(n)降低到O(logn)。在Python中，可以使用以下代码实现矩阵快速幂算法：

def matrix_mul(A, B):
    # 矩阵乘法函数，返回两个矩阵相乘的值
    return [[sum(a * b for a, b in zip(col, row)) for col in zip(*B)] for row in A]

def matrix_pow(A, n):
    size_ = len(A)
    if n == 0:
        # 返回单位矩阵
        res = [[0 for _ in range(size_)] for _ in range(size_)]
        for i in range(size_):
            res[i][i] = 1
        return res
    elif n == 1:
        # 返回自己
        return A
    else:
        y = matrix_pow(A, n // 2)
        if n % 2 == 1:
            # 要乘
            return matrix_mul(matrix_mul(y, y), A)
        else:
            # 不乘
            return matrix_mul(y, y)

# 示例矩阵
matrix = [[0, 1, 0, 0, 2, 0, 5], 
          [1, 0, 0, 0, 3, 2, 3], 
          [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
          [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], 
          [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], 
          [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], 
          [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]]

# 初始值
ini = [[6], [5], [1], [4], [2], [3], [1]]

# 计算第n个值
n = int(input("请输入n的值："))
result = matrix_mul(matrix_pow(matrix, n - 1), ini)

# 输出结果
print(result[-3][0] % 99999999)
print(result[-2][0] % 99999999)