利用numpy解决问题:输入多行数字,第一行有两个数a、b,代表下面a行每行有b个数,这些数均为0或1,输出the side length of the largest square
时间: 2023-06-16 20:07:21 浏览: 48
可以使用以下代码解决该问题:
``` python
import numpy as np
# 读取输入的数据
a, b = map(int, input().split())
matrix = []
for i in range(a):
row = list(map(int, input().split()))
matrix.append(row)
# 将列表转换为numpy数组
matrix = np.array(matrix)
# 初始化大小为1的正方形的数量
max_square = 1
# 遍历每个元素,查找最大正方形的大小
for i in range(1, a):
for j in range(1, b):
if matrix[i][j] == 1:
# 取左侧、上方和左上方元素的最小值,加1即为当前元素所在正方形的最大边长
current_square = min(matrix[i-1][j], matrix[i][j-1], matrix[i-1][j-1]) + 1
# 更新最大正方形的大小
max_square = max(max_square, current_square)
# 输出最大正方形的大小
print(max_square)
```
该代码将输入的数据存储为一个列表,然后使用`numpy`将其转换为一个二维数组。接下来,它使用两个嵌套循环遍历每个元素,并使用动态规划的方法查找最大正方形的大小。最后,它输出最大正方形的大小。
相关问题
利用numpy解决问题:输入多行数字,第一行有两个数a、b,代表下面a行每行有b个数,这些数均为0或1,输出the side lengt
### 回答1:
这个问题可以使用numpy来解决。下面是一个解决方案:
```python
import numpy as np
# 读入输入数据
a, b = map(int, input().split())
# 读入矩阵数据
matrix = []
for i in range(a):
row = list(map(int, input().split()))
matrix.append(row)
# 将矩阵转化为numpy数组
array = np.array(matrix)
# 计算所有1所在的行列的最大值和最小值,计算边长
if np.sum(array) > 0:
rows, cols = np.where(array == 1)
side_length = max(rows.max() - rows.min(), cols.max() - cols.min()) + 1
print("The side length of the square is:", side_length)
else:
print("The matrix doesn't contain any 1.")
```
这个程序首先读入输入数据,然后将矩阵数据存储在一个列表中。接下来,它将矩阵转化为一个numpy数组,并使用`np.where`函数找到所有1所在的位置。使用`max`和`min`函数可以得到1所在的最大行和列,从而计算出边长。注意,在计算边长时需要加上1,因为边长是指正方形边缘上的格子数,而不是内部格子数。如果矩阵中没有1,程序将输出一条相应的消息。
### 回答2:
题目中要求输入多行数字,第一行有两个数a、b,代表下面a行每行有b个数,这些数均为0或1,要求输出一个数,即所给的0和1组成的矩阵的最大正方形的边长。
要解决这个问题,可以利用numpy库来处理矩阵的运算和计算。
首先,可以使用input函数接受键盘输入的多行数字,并将其转换为numpy数组。代码如下:
```python
import numpy as np
# 输入多行数字
a, b = map(int, input().split())
arr = []
for _ in range(a):
line = list(map(int, input().split()))
arr.append(line)
# 转换为numpy数组
matrix = np.array(arr)
```
接下来,需要找出所给矩阵中最大正方形的边长。可以使用numpy函数中的diff函数计算矩阵中每一对相邻元素的差值,并找出对应位置差值为1的元素所构成的矩阵。然后,使用numpy函数中的cumsum函数计算矩阵中每一列元素的累加和,并找出对应位置累加和等于边长的元素所构成的矩阵。最后,使用numpy函数中的amax函数找出矩阵中的最大值即为所求的边长。代码如下:
```python
# 计算矩阵中每一对相邻元素的差值
diff_matrix = np.diff(matrix, axis=1)
diff_matrix = np.insert(diff_matrix, 0, np.zeros(a), axis=1)
# 寻找对应位置差值为1的元素所构成的矩阵
diff_ones = np.where(diff_matrix == 1, 1, 0)
# 计算矩阵中每一列元素的累加和
sum_matrix = np.cumsum(diff_ones, axis=0)
# 寻找对应位置累加和等于边长的元素所构成的矩阵
side_length = np.amax(sum_matrix)
# 输出结果
print("the side length is:", side_length)
```
最后,将以上代码整合在一起,就可以解决这个问题。在程序运行时,可以按照题目要求输入所需的数字,然后输出结果。
### 回答3:
使用numpy解决这个问题,我们可以首先将输入的数据转换为一个numpy数组。为了方便起见,我们可以将每个0和1转换为True和False。
首先,我们将首行的a和b读取出来,并创建一个a行b列的numpy数组:
```python
import numpy as np
a, b = map(int, input().split())
arr = np.zeros((a, b), dtype=bool)
```
接下来,我们可以使用一个循环来逐行读取输入,并将0和1转换为对应的True和False:
```python
for i in range(a):
line = input().split()
arr[i] = [bool(int(num)) for num in line]
```
现在,我们可以使用numpy的功能来解决问题。我们可以使用`numpy.min`函数和`numpy.shape`属性来找到每行连续为True的最大长度,然后取所有行的最小值,即为结果:
```python
side_length = np.min(np.sum(arr, axis=1))
print(side_length)
```
最后,我们将完整的代码放在一起:
```python
import numpy as np
a, b = map(int, input().split())
arr = np.zeros((a, b), dtype=bool)
for i in range(a):
line = input().split()
arr[i] = [bool(int(num)) for num in line]
side_length = np.min(np.sum(arr, axis=1))
print(side_length)
```
这样,我们就能够利用numpy解决这个问题,并输出所求的边长。
pandas numpy csv中每一行第二、第四、第六个数按行输入至数组
可以使用 Pandas 和 Numpy 库来读取 CSV 文件并将每一行的第二、第四、第六个数按行输入至数组中。
首先,使用 Pandas 库的 `read_csv()` 函数来读取 CSV 文件并将其转换为 Pandas DataFrame 对象:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')
```
然后,使用 Pandas DataFrame 对象的 `iloc[]` 方法来获取每一行的第二、第四、第六个数。`iloc[]` 方法接受两个参数,第一个参数指定行索引,第二个参数指定列索引,索引从 0 开始。
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')
# 获取每一行的第二、第四、第六个数
arr = df.iloc[:, [1, 3, 5]].values
```
最后,使用 Numpy 库的 `array()` 函数将 Pandas DataFrame 对象转换为 Numpy 数组。
完整代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('file.csv')
# 获取每一行的第二、第四、第六个数
arr = df.iloc[:, [1, 3, 5]].values
# 将 Pandas DataFrame 对象转换为 Numpy 数组
arr = np.array(arr)
print(arr)
```
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