怎么定义一个18行72列的零数组
时间: 2023-07-16 11:13:01 浏览: 48
你可以使用以下代码来定义一个18行72列的零数组:
```python
array = [[0 for j in range(72)] for i in range(18)]
```
这将创建一个名为`array`的二维数组,其中包含18个列表,每个列表包含72个零元素。你可以根据需要修改行数和列数。
相关问题
线性代数行最简型的定义和例子
线性代数中,一个矩阵可以通过一系列的初等行变换(交换两行,将某行乘以一个非零数,将某行加上另一行的若干倍)变为行最简形。所谓行最简形矩阵,就是满足以下条件的矩阵:每一非零行的第一个非零元素为 1,且这些元素所在的列是其它非零行中没有的。
例如,下面是一个行最简形矩阵:
$$
\begin{pmatrix}
1 & 0 & 3 & 2 \\
0 & 1 & -1 & 4 \\
0 & 0 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 0 & 0 \\
\end{pmatrix}
$$
在这个矩阵中,第一行和第二行的第一个非零元素都是 1,且它们所在的列分别为 1 和 2,这些列都不是其它非零行中的列。第三行和第四行都是零行。
行最简形矩阵的一个重要应用是求解线性方程组。我们可以将一个线性方程组的增广矩阵化为行最简形矩阵,从而得到方程组的通解。
def findClosestCentroids(X, centroids): #定义函数findClosestCentroids """ Returns the closest centroids in idx for a dataset X where each row is a single example. """ K = centroids.shape[0] #获得数组centroids的行数并赋值给K idx = np.zeros((X.shape[0],1)) #定义idx为X.shape[0]行1列的零数组 temp = np.zeros((centroids.shape[0],1)) #定义temp为centroids.shape[0]行1列的数组 for i in range(X.shape[0]): #i遍历循环X.shape[0] for j in range(K): #j遍历循环K dist = X[i,:] - centroids[j,:] # length = np.sum(dist**2) temp[j] = length idx[i] = np.argmin(temp)+1 return idx 给这段代码注释
# 定义函数findClosestCentroids,它接受两个参数:数据集X和聚类中心centroids
# 函数的作用是为数据集中的每个样本找到距离它最近的聚类中心,并将其对应的聚类中心下标存储在idx中
# 获取聚类中心的数量K
K = centroids.shape[0]
# 初始化idx为X.shape[0]行1列的零数组
idx = np.zeros((X.shape[0],1))
# 初始化temp为centroids.shape[0]行1列的数组
temp = np.zeros((centroids.shape[0],1))
# 遍历数据集X中的每个样本
for i in range(X.shape[0]):
# 遍历每个聚类中心
for j in range(K):
# 计算当前样本到聚类中心的距离
dist = X[i,:] - centroids[j,:]
# 将距离的平方和存储在temp数组中
length = np.sum(dist**2)
temp[j] = length
# 找到距离当前样本最近的聚类中心下标,并将其加1存储在idx中
idx[i] = np.argmin(temp)+1
# 返回存储聚类中心下标的idx
return idx
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