numpy如何将一个5个值向量转为5行一列的矩阵
时间: 2023-05-29 17:05:05 浏览: 43
可以使用numpy的reshape函数将一个5个值的向量转为5行一列的矩阵。例如:
```python
import numpy as np
# 一个5个值的向量
v = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 将向量转为5行一列的矩阵
m = v.reshape((5, 1))
print(m)
```
输出:
```
[[1]
[2]
[3]
[4]
[5]]
```
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如何将矩阵赋给一个列向量
将矩阵的每一列复制到列向量中即可。假设矩阵 $A$ 是 $m \times n$ 的矩阵,列向量 $v$ 是 $m \times 1$ 的向量,那么可以使用以下代码将矩阵 $A$ 赋值给向量 $v$:
```python
import numpy as np
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 一个 3x3 的矩阵
v = np.zeros((3, 1)) # 初始化一个 3x1 的列向量
for i in range(3):
v[i, 0] = A[i, 0] # 将矩阵 A 的第 i 列复制到向量 v 的第 i 个元素中
print(v)
```
输出:
```
[[1.]
[4.]
[7.]]
```
在这个例子中,我们将矩阵 $A$ 的第一列复制到了列向量 $v$ 的第一行。你可以通过改变循环的范围,将矩阵的其他列复制到列向量的其他行。
numpy计算一个矩阵中所有行向量分别与目标向量的欧几里得距离
假设矩阵为X,目标向量为y,可以使用numpy的广播机制进行计算:
```python
import numpy as np
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([2, 3, 4])
distances = np.sqrt(np.sum((X - y)**2, axis=1))
```
其中,`X - y` 进行了广播,得到了一个与X相同形状的数组,每个元素为对应行向量与目标向量的差。然后对每个行向量的差进行平方和,再取平方根得到欧几里得距离。`axis=1` 表示对每行进行计算,返回一个长度为X的行数的一维数组。