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
时间: 2023-06-10 21:07:15 浏览: 47
可以使用numpy中的函数`np.where`来实现,代码如下:
```python
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
给定一个矩阵,不用Numpy库QR分解python
好的,以下是一个不使用NumPy库的QR分解Python实现:
``` python
import math
def qr_decomposition(A):
m, n = A.shape
Q = np.eye(m)
R = A.copy()
for j in range(n):
# 计算第j列的范数
norm = 0
for i in range(j, m):
norm += R[i, j] ** 2
norm = math.sqrt(norm)
# 对于第j列的第一个元素,根据正负号来计算u1
if R[j, j] >= 0:
u1 = norm
else:
u1 = -norm
# 计算u向量
u = np.zeros(m)
u[j] = R[j, j] + u1
for i in range(j + 1, m):
u[i] = R[i, j]
beta = 2 / (u @ u)
# 计算Qj和Rj
Qj = np.eye(m) - beta * np.outer(u, u)
Rj = Qj @ R
# 更新Q和R
Q = Q @ Qj
R = Rj
return Q, R
```
在这个实现中,我们使用了for循环来迭代矩阵的每一列,然后计算出对应的Householder向量u,以及对应的Qj和Rj矩阵。最后,我们使用计算出来的Q和R矩阵来返回结果。
需要注意的是,这个实现虽然没有使用NumPy库,但是仍然使用了NumPy中的一些函数,比如`np.zeros`、`np.outer`和`@`运算符。如果你不想使用NumPy库中的函数,也可以手动实现它们。
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:
```python
# 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。