python中矩阵与线性代数运算问题
如果你需要执行矩阵和线性代数运算,比如矩阵乘法、寻找行列式、求解线性方程组等等。 NumPy库有一个矩阵对象可以用来解决这个问题。 矩阵类似于3.9小节中数组对象,但是遵循线性代数的计算规则。下面的一个例子展示了矩阵的一些基本特性:>...
如果你需要执行矩阵和线性代数运算,比如矩阵乘法、寻找行列式、求解线性方程组等等。 NumPy库有一个矩阵对象可以用来解决这个问题。 矩阵类似于3.9小节中数组对象,但是遵循线性代数的计算规则。下面的一个例子展示了矩阵的一些基本特性:>...
涉及到数组的重量级运算操作,可以使用NumPy库。NumPy的一个主要特征是它会给Python提供一个数组对象,相比标准的Python列表而已更适合用来做数学运算。下面是一个简单的小例子,向你展示标准列表对象和NumPy数组对象之间的差别:...
当你正在做小学家庭作业,并涉及到分数计算问题。或者你可能需要写代码去计算在你的木工工厂中的测量值。 fractions模块可以被用来执行包含分数的数学运算。比如:>>> from fractions import Frac...
Python并没有特殊的语法来表示这些特殊的浮点值,但是可以使用float()来创建它们。比如: >>> a= float(‘inf’)>>> b= float(‘-i...
假设你的程序需要处理一个拥有128位长的16个元素的字节字符串。比如:data= b’\x00\x124V\x00x\x90\xab\x00\xcd\xef\x01\x00#\x004′ 为了将bytes解析为整数,...
为了将整数转换为二进制、八进制或十六进制的文本串,可以分别使用bin(), oct()或hex()函数:>>> x= 1234 >>> bin(x) ‘0b10011010010’...
格式化输出单个数字的时候,可以使用内置的format()函数,比如:>>> x= 1234.56789 >>># Two decimal places of accuracy>>> fo...
浮点数的一个普遍问题是它们并不能精确的表示十进制数。并且,即使是最简单的数学运算也会产生小的误差,比如:>>> a= 4.2 >>> b= 2.1>>> a+ b 6.300000000...
对于简单的舍入运算,使用内置的round(value, ndigits)函数即可。比如:>>> round(1.23, 1) 1.2 >>> round(1.27, 1) 1.3 >>>...
字节字符串同样也支持大部分和文本字符串一样的内置操作。比如:>>> data= b’Hello World’>>> data[0:5] b’Hello’ &...