python求一个输入矩阵主对角线和副对角线所有元素和
时间: 2024-01-08 12:06:31 浏览: 105
可以使用NumPy库来计算一个输入矩阵的主对角线和副对角线所有元素和。具体实现方式如下:
```python
import numpy as np
# 获取用户输入的矩阵
n = int(input("请输入矩阵的行数和列数:"))
matrix = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(n):
matrix[i][j] = int(input("请输入第{}行第{}列的元素:".format(i+1, j+1)))
# 计算矩阵主对角线元素的和
diag_sum = np.trace(matrix)
# 计算矩阵副对角线元素的和
rev_diag_sum = np.trace(np.fliplr(matrix))
print(diag_sum) # 输出主对角线元素的和
print(rev_diag_sum) # 输出副对角线元素的和
```
以上代码中,首先通过`input()`函数获取用户输入的矩阵,并使用NumPy库将其转换为矩阵形式。然后使用`np.trace()`函数分别计算矩阵主对角线和副对角线所有元素的和。其中,对于副对角线,我们需要先使用`np.fliplr()`函数将矩阵左右翻转,然后再计算它的主对角线即可。最后输出结果即可。
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python求一个输入矩阵主对角线和副对角线所有元素和,不用NumPy库
不使用NumPy库的话,可以使用Python的基本语法来实现计算输入矩阵的主对角线和副对角线所有元素和。具体实现方式如下:
```python
# 获取用户输入的矩阵
n = int(input("请输入矩阵的行数和列数:"))
matrix = []
for i in range(n):
row = []
for j in range(n):
element = int(input("请输入第{}行第{}列的元素:".format(i+1, j+1)))
row.append(element)
matrix.append(row)
# 计算矩阵主对角线元素的和
diag_sum = 0
for i in range(n):
diag_sum += matrix[i][i]
# 计算矩阵副对角线元素的和
rev_diag_sum = 0
for i in range(n):
rev_diag_sum += matrix[i][n-i-1]
print(diag_sum) # 输出主对角线元素的和
print(rev_diag_sum) # 输出副对角线元素的和
```
以上代码中,首先通过`input()`函数获取用户输入的矩阵,并使用列表嵌套列表的方式存储矩阵。然后使用两个for循环分别计算矩阵主对角线和副对角线所有元素的和,其中对于副对角线,我们需要通过`n-i-1`来计算元素的列下标。最后输出结果即可。
python求矩阵主对角线和副对角线所有元素和
同样可以使用NumPy库来计算矩阵主对角线和副对角线所有元素和。具体实现方式如下:
```python
import numpy as np
# 定义一个3x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 计算矩阵主对角线元素的和
diag_sum = np.trace(matrix)
# 计算矩阵副对角线元素的和
rev_diag_sum = np.trace(np.fliplr(matrix))
print(diag_sum) # 输出15,即1+5+9的和
print(rev_diag_sum) # 输出15,即3+5+7的和
```
以上代码中,首先使用NumPy库创建一个3x3的矩阵,然后使用`np.trace()`函数分别计算矩阵主对角线和副对角线所有元素的和。其中,对于副对角线,我们需要先使用`np.fliplr()`函数将矩阵左右翻转,然后再计算它的主对角线即可。最后输出结果即可。
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