⑴ python矩阵转化为double
llvmpy动指姿态地转换python矩阵转化为double。根据查询相关公开信息唯游绝显示，将带类型信息的ast语法树通过llvmpy动态地磨老转换为机器码函数然后再通过和ctypes类似的技术为机器码函数创建包装函数供python调用python转为double类型。
⑵ 用python实现邻接矩阵转换为邻接表，python语言实现
graph = {'A': ['B', 'C'],
'B': ['C', 'D'],
'C': ['D'],
'D': ['C','G','H'],
'E': ['F'],
'F': ['C']}
#从图中找出任意一条从起始顶点到终止顶点的路径
def find_path(graph, start, end, path=[]):
if start == end:
print "path", path
return True
if not graph.get(start):
path.pop()
return False
for v in graph[start]:
if v not in path:
path.append(v)
if find_path(graph,v,end,path):
return True
return False
path = []
if find_path(graph, 'A', 'C', path=path):
print(path)
else:
print(1)
#从图中找出从起始顶点到终止顶点的所有路径
import
def find_path_all(curr, end, path):
'''
:param curr: 当前顶点
:param end: 要到达的顶点
:param path: 当前顶点的一条父路径
:return:
'''
if curr == end:
path_tmp = .deep(path)
path_all.append(path_tmp)
return
if not graph.get(curr):
return
for v in graph[curr]:
#一个顶点在当前递归路径中只能出现一次，否则会陷入死循环。
if v in path:
print("v %s in path %s" %(v, path))
continue
#构造下次递归的父路径
path.append(v)
find_path_all(v,end,path)
path.pop()
path_all = []
find_path_all('A', 'G',path=['A'])
print path_all
#遍历图中所有顶点，按照遍历顺序将顶点添加到列表中
vertex = []
def dfs(v):
if v not in graph:
return
for vv in graph[v]:
if vv not in vertex:
vertex.append(vv)
dfs(vv)
for v in graph:
if v not in vertex:
vertex.append(v)
dfs(v)
print(vertex)
⑶ python中怎么将一个数据集中的每条数据转换成相应的矩阵
python的一个很重要的包是numpy包绝配搭，这个包可以很方便的做数据科学计算。numpy中有很多方法，array,matrix，对于数并拿据集的每一条数据，可以通过matrix函数来将其卖明转换为矩阵形式，并且还有reshape方法，可以调整矩阵的行和列。
⑷ python怎么把很多个矩阵转化为图片并命名存在文件夹中
python怎么把很多个矩阵转化为图片并命名存在文件夹中
你好，改一备铅拆下图片尺寸或者根据内容自动计算，可以自适应代码的长短，批量处理仿枣加个读取文件内容即可。希望激皮能帮到你，谢谢
⑸ Python如何进行矩阵翻转
>>> a=1,2,3,4,5
>>> b=6,7,8,9,10
>>> c=11,12,13,14,15
>>> d=16,17,18,19,20
>>> e=21,22,23,24,25
>>> f=map(int,a)
>>> g=map(int,b)
>>> h=map(int ,c)
>>> i=map(int,d)
>>> j=map(int,e)
>>> print(list(zip(a,b,c,d,e)))
[(1, 6, 11, 16, 21), (2, 7, 12, 17, 22), (3, 8, 13, 18, 23), (4, 9, 14, 19, 24), (5, 10, 15, 20, 25)]
⑹ Python实现矩阵转置的方法分析
Python实现矩阵转置的方法分析
本文实例讲述了Python实现矩阵转置的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
前几天群里有同学提出了一个问题：手头现在有个列表，列表里面两个元素，比如[1, 2]，之后不断的添加新的列表，往原来相应位置添加。例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]]，再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等。
其实不动脑筋的话，用个二重循环很容易写出来：
def trans(m):
a = [[] for i in m[0]]
for i in m:
for j in range(len(i)):
a[j].append(i[j])
return a
m = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] # 想象第一个列表是原始的，后面的是往里添加的
print trans(m) # result:[[1, 3, 5], [ 2, 4, 6]]
然而不管怎么看这种代码都很丑。
仔细看了一下m这种结构。等等，这不是字典的iteritems()的结果么？如果dict(m)，那么结果——不就是keys()和values()么？
于是利用字典转换一下：
def trans(m):
d = dict(m)
return [d.keys(), d.values()]
可是再仔细想想，这里面有bug。如果添加列表的第一个元素相同，也就是转化之后dict的key相同，那肯定就不行了呀！况且，如果原始列表不是两个，而是多个，肯定不能用字典的呀！于是这种方法作罢，还是好好看看列表的形状。
然后又是一个不小心的发现：
这种转置矩阵的即时感是怎么回事？
没错，这个问题的本质就是求解转置矩阵。于是就简单了，还是用个不动脑筋的办法：
def trans(m):
for i in range(len(m)):
for j in range(i):
m[i][j], m[j][i] = m[j][i], m[i][j]
return m
m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print trans(m)
其实还是有点bug的，看起来是好用的，然而这个矩阵要求行列长度相同才行。
最后，群里某大神说：如果只是转置矩阵的话，直接zip就好了。这才想起来zip的本质就是这样的，取出列表中的对应位置的元素，组成新列表，正是这个题目要做的。
所以最终，这个题目（转置矩阵）的python解法就相当奇妙了：
def trans(m):
return zip(*d)
没错，就这么简单。python的魅力。