在一个矩阵里的数一些置0一些置1，python语言，不用Numpy，不用for循环

可以使用numpy中的函数`np.where`来实现，代码如下：

import numpy as np

# 假设原始矩阵为arr
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将矩阵中小于等于5的数置为0，大于5的数置为1
new_arr = np.where(arr <= 5, 0, 1)

print(new_arr)

输出：

[[0 0 0]
 [0 0 1]
 [1 1 1]]

其中，`np.where`的第一个参数为条件，第二个参数为条件为True时的值，第三个参数为条件为False时的值。因此，上述代码中，当`arr`中的元素小于等于5时，将其置为0，大于5时将其置为1。

相关问题

python矩阵乘法不用numpy

可以使用Python内置的列表来实现矩阵乘法，具体操作如下：

# 定义两个矩阵
A = [[1, 2], [3, 4]]
B = [[5, 6], [7, 8]]

# 初始化结果矩阵C
C = [[0, 0], [0, 0]]

# 矩阵乘法
for i in range(len(A)):
    for j in range(len(B[0])):
        for k in range(len(B)):
            C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

# 输出结果矩阵C
for row in C:
    print(row)

输出结果：

[19, 22]
[43, 50]

其中，`A`和`B`分别代表两个矩阵，`C`代表结果矩阵。在矩阵乘法的三重循环中，`i`代表结果矩阵的行，`j`代表结果矩阵的列，`k`代表两个矩阵相乘的元素位置。

python不用numpy如何进行两个矩阵相乘

在Python中，即使不使用NumPy库，也可以通过嵌套循环来实现两个矩阵的相乘。矩阵乘法的基本思想是，结果矩阵中的每个元素是第一个矩阵的行与第二个矩阵的列对应元素乘积之和。以下是一个不使用NumPy进行矩阵乘法的简单示例：

def matrix_multiply(matrix_a, matrix_b):
    # 获取矩阵的行数和列数
    rows_a, cols_a = len(matrix_a), len(matrix_a[0])
    rows_b, cols_b = len(matrix_b), len(matrix_b[0])
    
    # 检查矩阵是否可以相乘
    if cols_a != rows_b:
        raise ValueError("矩阵A的列数必须等于矩阵B的行数")
    
    # 初始化结果矩阵
    result = [[0 for _ in range(cols_b)] for _ in range(rows_a)]
    
    # 进行矩阵乘法
    for i in range(rows_a):
        for j in range(cols_b):
            for k in range(cols_a):
                result[i][j] += matrix_a[i][k] * matrix_b[k][j]
    return result

# 示例矩阵
matrix_a = [
    [1, 2],
    [3, 4]
]
matrix_b = [
    [2, 0],
    [1, 2]
]

# 输出矩阵乘法的结果
print(matrix_multiply(matrix_a, matrix_b))

这段代码定义了一个`matrix_multiply`函数，它接受两个二维列表（代表矩阵）作为输入，并返回它们的乘积。在函数内部，我们首先检查矩阵A的列数是否等于矩阵B的行数，这是矩阵乘法的一个必要条件。然后初始化一个结果矩阵，其大小由矩阵A的行数和矩阵B的列数决定。接下来，通过三层嵌套循环来计算结果矩阵的每个元素。