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南七灵 2021-11-29 13:03关注想改变原数组的值，你得使用指针，把数组的地址传个convert，然后convert修改的才是你的数组
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- 2021-11-28 15:37回答 1 已采纳 想改变原数组的值，你得使用指针，把数组的地址传个convert，然后convert修改的才是你的数组
- 2021-11-27 16:32回答 1 已采纳 #include <stdio.h> int main() { int i,j,b[3][3]; int a[3][3] = {{1,2,3},{2,3,4},{
- 2021-11-27 15:36回答 1 已采纳 #include <stdio.h> int main() { int n[3][3] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}; int i, j,
- 2020-12-26 21:25写一个函数名为convert，实现将给定的3× 3的整型数组转置(行列互换)。 要求：(1)由键盘按矩阵的形式输入3× 3的整型数组。 (2)函数的原型为：void convert(int b[3][3]) （3）在源程序中书写必要的注释。
- 2021-11-27 15:05回答 2 已采纳 轻松解决 #include <stdio.h> int main() { int i,j,b[3][3]; int a[3][3] = {{1,2,3},{2,3,4
- 2021-05-21 23:27回答 4 已采纳 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define ROW 3//定义行 #define COL 4//定义列 int
- 2022-05-26 22:31回答 2 已采纳 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include <stdio.h> int** Acc(int **acc, int n, int m) {
- 2020-12-24 14:39numpy中的ndarray很适合数组运算 transpose是用来转置的一个函数，很容易让人困惑，其实它是对矩阵... 您可能感兴趣的文章:对numpy中数组转置的求解以及向量内积计算方法Numpy数组转置的两种实现方法详解Numpy数组转置
- 2022-11-22 19:33回答 2 已采纳 修改如下，供参考： #include <stdio.h> #define N 10 void move(int (*pointer)[N],int n) { int i,j,tmp
- 2016-07-04 09:24回答 2 已采纳 http://blog.csdn.net/huangyiyun/article/details/4314689
- 2023-03-26 19:28回答 8 已采纳 参考gpt，可以使用numpy库中的transpose()函数和reshape()函数来进行数组转置和维度变换。下面是一个示例代码，将一维数组转换成3行4列的二维数组，再将其转置回来。 import
- 2020-12-24 05:28Numpy数组转置很容易，两种写法 np_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) np_array.transpose() np.transpose(np_array) 但是一维数组转置的时候有个坑，光transpose没有用，需要指定shape参数 array_1d = np....
- 2018-10-31 13:53回答 3 已采纳 ``` #include void fun(int (*p1)[4],int (*p2)[4]); int main() { int p1[4][4]={0} ,p2[4]
- 2020-08-29 04:17主要介绍了java实现二维数组转置的方法,结合实例形式详细分析了java二维数组转置的原理、实现步骤与相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
- 2017-12-28 11:04将一个 N×M（如 2*3）的矩阵转置，用一个函数实现。在主函数中用 scanf 函数输入 矩阵元素；将数组名作为函数实参，在执行函数过程中实现矩阵的转置；函数调用结束后 在主函数中输出已转置的矩阵
- 2020-10-24 20:17主要介绍了javascript二维数组转置方法,实例分析了数组行列交换的转置技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
- 2020-12-23 20:51三维数组 arr1 = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) #[[[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7]] # [[ 8 9 10 11] # [12 13 14 15]]] arr2=arr1.transpose((1,0,2)) #[[[ 0 1 2 3] # [ 8 9 10 11]] # # [[ 4 5 6 7] # [12 13 14...
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