比较【1,7,13】
【2,8,14】
【3,9,15】
以此类推
得到一个3*2的最值矩阵：
【
【13,14】，
【15,16】，
【17,18】
】
且能获得最值所在的层数，基于矩阵的运算，尽量不循环
三维array,求纵向的最值矩阵
比较【1,7,13】
【2,8,14】
【3,9,15】
以此类推
得到一个3*2的最值矩阵：
【
【13,14】，
【15,16】，
【17,18】
】
且能获得最值所在的层数，基于矩阵的运算，尽量不循环
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
分享- 邀请回答
-
2条回答 默认 最新
- 2017-08-28 10:24jiangjiane的博客 Python Numpy的数组array和矩阵matrix 转载自：点击打开链接 NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度...
- 2023-07-08 16:17一望无际的大草原的博客 本文主要在python3.10环境下，利用 matplotlib.pyplot、scipy.interpolate、numpy、pandas实现数据的处理，网格数据的生成，各自平面图和三维图形的绘制，并加入自定义颜色栏。在绘图开始之前，需要准备数据，一般...
- 2020-11-28 14:59weixin_40006965的博客 鉴于最近复习线性代数计算量较大，且1800答案常常忽略一些逆阵、行列式的计算答案，故用python写出矩阵的简单计算程序，便于检查出错的步骤。 1、行列式 可自行更改阶数from numpy import * # 求行列式 ,建议：取...
- 2021-06-10 20:11weixin_BeefpasteC的博客 在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank，但是和线性代数中的秩不是一样的，在用python求线代中的秩中，我们用numpy包中的linalg.matrix_rank方法计算矩阵的秩，例子如下)。 结果是： 线性...
- 2021-04-27 04:02ScandalRafflesia的博客 关于多维数组如何复合排序如数组：>>> import numpy as np>>> data = np.array([[2,2,5],... dataarray([[2, 2, 5],[2, 1, 3],[1, 2, 3],[3, 1, 4]])将数组先按照第一列升序，第二列升序，第三列...
- 2018-02-20 23:42m_buddy的博客 reshape()函数经常用做一维数组维度的变化，也就是将一维数组变化成为指定维度的矩阵。order是指不同的索引规则，一般默认C，按照行进行运算。 示例： print np.reshape(np.arange(10), (2, 5)) [[0 1 2 3 4] [5...
- 2020-11-28 14:59weixin_39860123的博客 在此附上视频链接一、引入numpy第三方库首先我们引入numpy这个第三方库,如果有同学没安装numpy可在命令行中pip install numpy进行安装(Mac用户 sudo pip3 install numpy)import numpy as np二、array的合并1....
- 2020-12-04 12:48weixin_39852647的博客 目录：对于python中的numpy模块，一般用其提供的...例如import numpy as np #引入numpy库#创建一维的narray对象a = np.array([1,2,3,4,5])#创建二维的narray对象a2 = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])#创建多维...
- 2020-11-21 15:10weixin_39712611的博客 numpy 模块内容基于jupyter ...NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型、多维数组上执行的数值运算。In [3]: import n...
- 2019-06-02 22:21- 创建三维1矩阵：`np.ones((3, 3, 3), dtype=int)`。 - **等差数列和随机数**： - 等差数列：`np.arange(0, 15, 3)`。 - 随机矩阵：`np.random.rand(3, 4)`。 - **生成若干中间值**：使用`np.linspace()`生成等...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
3月17日
已采纳回答
3月9日-
创建了问题
3月8日