python将一个三维方阵添加0变成一个四维方阵

可以使用numpy库中的pad函数对三维方阵进行0填充，然后使用reshape函数改变方阵的维度。

示例代码：

import numpy as np

# 原始三维方阵
matrix = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])

# 在三维方阵周围添加一圈0，变为 4x4x3 的方阵
padded_matrix = np.pad(matrix, ((1,1),(1,1),(1,1)), mode='constant', constant_values=0)

# 改变方阵维度为 2x2x4x4
reshaped_matrix = padded_matrix.reshape(2, 2, 4, 4)

print(reshaped_matrix)

输出结果：

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

  [[0 0 0 0]
   [0 5 6 0]
   [0 7 8 0]
   [0 0 0 0]]]


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

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

相关问题

自定义两个四维方阵a、b，并分别选出一个三维矩阵构成两个新矩阵A、B，生成A的转置矩阵C。完成C矩阵与B矩阵的加法、乘法、左除、右除、点乘等矩阵运算，

在Python中，我们可以使用NumPy库来处理这样的操作。首先，我们需要创建两个四维数组`a`和`b`，然后选择合适的切片获取三维矩阵`A`和`B`。接着，我们定义转置、加法、乘法等矩阵运算。

import numpy as np

# 假设a和b是四维数组
a = np.random.rand(4, 4, 4, 4)
b = np.random.rand(4, 4, 4, 4)

# 选取三维矩阵（这里假设第一个维度作为选择）
A = a[:, :, :, 0]
B = b[:, :, :, 0]

# A的转置矩阵C
C = A.T

# 矩阵运算示例：
# 加法：C + B
C_plus_B = C + B

# 点乘（内积）：np.dot(C, B)
dot_product = np.dot(C, B)

# 由于矩阵乘法有严格的规则，例如A可以左乘B，但C不能直接左乘B，因为它们形状不符，除非B是一个一维向量（在这种情况下，它被视为列向量）
# 所以这里假设B是行向量，我们可以尝试右乘C
if B.shape[-1] == C.shape[0]:
    # 右除：如果B是一列，可以理解为点除，相当于元素级除法
    right_divide = C / B
else:
    print("右除不适用，因为C和B的列数不匹配")

# 左除（通常需要逆矩阵，但NumPy中的除法不是真正意义上的除法，而是元素级别的相除）
try:
    left_divide = np.linalg.inv(B) @ C
except np.linalg.LinAlgError:
    print("左除不适用，因为B不可逆")

编写函数，分别实现如下功能： 一。从键盘输入一个int类型的n阶方阵(n<10）存入二维数组中。 二。求转置矩阵并输出。 三。判断矩阵是否是对称矩阵。 四。找出矩阵中的最大值和最小值，并输出到屏幕。 五。对矩阵每一行进行升序排序后存入另个二维数组中，然后输出到屏幕。 六。求矩阵的行列式 （采用递归或非递归方式）。

下面是实现上述功能的代码：

# 从键盘输入一个int类型的n阶方阵(n<10）存入二维数组中
def input_matrix(n):
    matrix = []
    for i in range(n):
        row = list(map(int, input().split()))
        matrix.append(row)
    return matrix

# 求转置矩阵并输出
def transpose_matrix(matrix):
    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[0])
    transpose = [[matrix[j][i] for j in range(rows)] for i in range(cols)]
    return transpose

# 判断矩阵是否是对称矩阵
def is_symmetric_matrix(matrix):
    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[0])
    if rows != cols:
        return False
    for i in range(rows):
        for j in range(i+1, cols):
            if matrix[i][j] != matrix[j][i]:
                return False
    return True

# 找出矩阵中的最大值和最小值，并输出到屏幕
def find_max_min(matrix):
    max_val = float('-inf')
    min_val = float('inf')
    for row in matrix:
        for val in row:
            if val > max_val:
                max_val = val
            if val < min_val:
                min_val = val
    print(f"Max value: {max_val}")
    print(f"Min value: {min_val}")

# 对矩阵每一行进行升序排序后存入另个二维数组中，然后输出到屏幕
def sort_rows(matrix):
    sorted_matrix = []
    for row in matrix:
        sorted_row = sorted(row)
        sorted_matrix.append(sorted_row)
    return sorted_matrix

# 求矩阵的行列式 （采用递归方式）
def determinant(matrix):
    size = len(matrix)
    if size == 1:
        return matrix[0][0]
    elif size == 2:
        return matrix[0][0]*matrix[1][1] - matrix[0][1]*matrix[1][0]
    else:
        det = 0
        for i in range(size):
            minor = []
            for j in range(1, size):
                row = []
                for k in range(size):
                    if k != i:
                        row.append(matrix[j][k])
                minor.append(row)
            sign = (-1)**i
            det += sign*matrix[0][i]*determinant(minor)
        return det

# 从键盘输入一个int类型的n阶方阵(n<10）存入二维数组中
n = int(input("Enter n: "))
print("Enter the matrix:")
matrix = input_matrix(n)

# 求转置矩阵并输出
print("Transpose matrix:")
transpose = transpose_matrix(matrix)
for row in transpose:
    print(row)

# 判断矩阵是否是对称矩阵
if is_symmetric_matrix(matrix):
    print("Matrix is symmetric")
else:
    print("Matrix is not symmetric")

# 找出矩阵中的最大值和最小值，并输出到屏幕
find_max_min(matrix)

# 对矩阵每一行进行升序排序后存入另个二维数组中，然后输出到屏幕
print("Sorted matrix:")
sorted_matrix = sort_rows(matrix)
for row in sorted_matrix:
    print(row)

# 求矩阵的行列式 （采用递归方式）
det = determinant(matrix)
print(f"Determinant: {det}")

注意：如果要求逆矩阵，可以使用 `numpy` 库中的 `linalg.inv()` 函数。