my_list1=input(np.array('my_list1=')) my_list2=input(np.array('my_list2=')) print(my_list2) print(my_list1) A =np.mat(my_list1) B=np.mat(my_list2) 矩阵输出只有一行怎么办

如果您的矩阵输出只有一行，可以使用`reshape`函数来改变矩阵的形状。例如，如果您想将一个1 x n的矩阵转换为一个n x 1的矩阵，可以使用以下代码：

A = A.reshape((-1, 1))  # 转换为n x 1的矩阵
B = B.reshape((-1, 1))  # 转换为n x 1的矩阵

其中，`-1`表示自动计算该维度的大小，以保证矩阵中的元素数量不变。这样，您就可以将原本只有一行的矩阵转换为列向量，使其更易于处理。

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data1_str = np.array(input_and_calculate()).astype(str) split_data = np.char.split(data1_str, sep=",") data_list = [list(map(float, row)) for row in split_data] data = np.array(data_list)

这段代码的作用是将从输入中获取的字符串转换为numpy数组，并将其转换为浮点型数据。具体来说，代码首先调用`input_and_calculate()`函数获取输入的数据，并将其转换为numpy数组类型。然后，使用`np.char.split`函数按逗号分隔每个字符串元素，并将其转换为一个多维数组。接着，使用列表推导式将每个字符串数组转换为浮点数数组，并将其保存到`data_list`列表中。最后，使用`np.array`函数将`data_list`列表转换为一个numpy数组，并将其赋值给`data`变量。这段代码常用于将从用户输入中获取的字符串数据转换为可以进行数值计算的numpy数组。

将上述转换实现于data1_str = np.array(input_and_calculate()).astype(str) split_data = np.char.split(data1_str, sep=",") data_list = [list(map(float, row)) for row in split_data] 数据 = np.array(data_list)中

可以将上述转换应用于`data_list`列表中的每个元素，例如：

data_list = [[float(x) for x in row] for row in split_data]
# 或者
data_list = [list(map(float, row)) for row in split_data]

这将使用列表推导式或`map()`函数将`split_data`列表中的每个元素转换为浮点数列表。然后，可以使用`np.array()`函数将`data_list`转换为numpy数组，例如：

数据 = np.array(data_list)

这将创建一个numpy数组，其中每个元素都是浮点数。