“请输入矩阵x=“(使用input)

好的，请输入矩阵x：

（假设矩阵为3x3的）

x = []
for i in range(3):
    row = input().split()
    row = [int(num) for num in row]
    x.append(row)
print(x)

输入时，每一行数字之间用空格隔开，输入完整的一行后按回车键换行，像这样：

1 2 3
4 5 6
7 8 9

然后按回车键确认，即可得到输出结果：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

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data = load('Psi'); % 读入稀疏矩阵数据 X = sparse(data.X); % 转换为稠密矩阵 Y = data.Y; % 标签数据 inputSize = size(X, 2); % 输入数据特征数 numClasses = length(unique(Y)); % 分类类别数 X = normalize(X); % 数据归一化改写一下上述代码使稀疏矩阵为1000x1000 complex double的矩阵

好的，以下是改写后的代码：

data = load('Psi'); % 读入稀疏矩阵数据
X = sparse(data.X); % 转换为稠密矩阵

% 将稠密矩阵转换为1000x1000的稀疏矩阵，数据类型为complex double
newX = sparse(reshape(X(1:1000000), 1000, 1000));
newX = complex(newX);

Y = data.Y; % 标签数据
inputSize = size(newX, 2); % 输入数据特征数
numClasses = length(unique(Y)); % 分类类别数
newX = normalize(newX); % 数据归一化

请注意，由于原始稀疏矩阵大小未知，因此我在改写代码时将其转换为了1000x1000的稀疏矩阵。如果您知道原始稀疏矩阵的大小，则可以根据实际情况进行修改。

解释def data_init(): row_x = int(input('输入第一个矩阵总行数：')) col_x = int(input('输入第一个矩阵总列数：')) arr_row_1 = input('输入第一个矩阵的行号数组（使用空格隔开 应小于总行数）：') row_1 = [int(n) for n in arr_row_1.split()] # 将输入每个数以空格键隔开做成数组 arr_col_1 = input('输入第一个矩阵的列号数组（使用空格隔开 应小于总列数）：') col_1 = [int(n) for n in arr_col_1.split()] arr_data_1 = input('输入第一个矩阵的数据数组（使用空格隔开）：') data_1 = [int(n) for n in arr_data_1.split()] row_y = int(input('输入第二个矩阵总行数：')) col_y = int(input('输入第二个矩阵总列数：')) arr_row_2 = input('输入第二个矩阵的行号数组（使用空格隔开 应小于总行数）：') row_2 = [int(n) for n in arr_row_2.split()] arr_col_2 = input('输入第二个矩阵的列号数组（使用空格隔开 应小于总列数）：') col_2 = [int(n) for n in arr_col_2.split()] arr_data_2 = input('输入第二个矩阵的数据数组（使用空格隔开）：') data_2 = [int(n) for n in arr_data_2.split()] coo_1 = coo_matrix((data_1, (row_1, col_1)),shape=[row_x,col_x])#创建稀疏矩阵 coo_2 = coo_matrix((data_2, (row_2, col_2)),shape=[row_y,col_y]) matrix_1 = coo_1.toarray() # 三元组转化为二维数组来表示稀疏矩阵 matrix_2 = coo_2.toarray() print('\n===== 生成矩阵如下 =====') print('------ 矩阵一 -----') print(matrix_1) print('------ 矩阵二 -----') print(matrix_2) print() return matrix_1, matrix_2

这段代码定义了一个名为 data_init 的函数，该函数用于初始化两个矩阵。函数通过用户输入获取矩阵的行数、列数、行号数组、列号数组以及数据数组，然后使用这些数据创建稀疏矩阵（coo_matrix）。接着，函数将稀疏矩阵转换为二维数组（toarray）来表示稀疏矩阵，并输出两个矩阵的值。最后，函数返回这两个矩阵。