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1、程序运行输入数据时,第一行为A矩阵的行列数和B矩阵的行列数,接着分别输入A、B两个矩阵的值。
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2、首先,定义6个整型变量,保存A、B矩阵的行和列,以及控制循环的变量,k则用于实现矩阵的乘法。
3、接着,定义三个整型二维数组,保存A、B和C矩阵的各元素。
4、输入三个矩阵的行数和列数,保存在变量a、b、c中。
5、输入矩阵A的各元素,保存在数组X中。
6、输入矩阵B的各元素,保存在数组Y中。
7、将二维数组Z的各元素,初始化为0。
8、用两层for循环,控制矩阵的乘法,并输出乘法所得的结果。
9、计算A矩阵和B矩阵的乘法,结果保存在数组Z中。
10、最后,输出乘法所得的结果,即输出Z数组中的所有元素。
11、运行程序,输入矩阵A和B的行数和列数,以及A矩阵和B矩阵的所有元素,电脑就会计算出乘积C矩阵的所有元素,并输出C矩阵。
python中,可以用numpy库中的eye函数创建对角线元素全1的矩阵:
n = 3
H = np.eye(n)
参数n为所要创建矩阵的大小,生成的矩阵H大小为n*n
python 的函数参数类型分为4种:
1.位置参数:调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数,位置参数也可以叫做必要参数,函数调用时必须要传的参数。
当参数满足函数必要参数传参的条件,函数能够正常执行:
add(1,2) #两个参数的顺序必须一一对应,且少一个参数都不可以
当我们运行上面的程序,输出:
当函数需要两个必要参数,但是调用函数只给了一个参数时,程序会抛出异常
add(1)
当我们运行上面的程序,输出:
当函数需要两个必要参数,但是调用函数只给了三个参数时,程序会抛出异常
add(1,2,3)
当我们运行上面的程序,输出
2.关键字参数:用于函数调用,通过“键-值”形式加以指定。可以让函数更加清晰、容易使用,同时也清除了参数的顺序需求。
add(1,2) # 这种方式传参,必须按顺序传参:x对应1,y对应:2
add(y=2,x=1) #以关健字方式传入参数(可以不按顺序)
正确的调用方式
add(x=1, y=2)
add(y=2, x=1)
add(1, y=2)
以上调用方式都是允许的,能够正常执行
错误的调用方式
add(x=1, 2)
add(y=2, 1)
以上调用都会抛出SyntaxError 异常
上面例子可以看出:有位置参数时,位置参数必须在关键字参数的前面,但关键字参数之间不存在先后顺序的
3.默认参数:用于定义函数,为参数提供默认值,调用函数时可传可不传该默认参数的值,所有位置参数必须出现在默认参数前,包括函数定义和调用,有多个默认参数时,调用的时候,既可以按顺序提供默认参数,也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时,需要把参数名写上
默认参数的函数定义
上面示例第一个是正确的定义位置参数的方式,第二个是错误的,因为位置参数在前,默认参数在后
def add1(x=1,y) 的定义会抛出如下异常
默认参数的函数调用
注意:定义默认参数默认参数最好不要定义为可变对象,容易掉坑
不可变对象:该对象所指向的内存中的值不能被改变,int,string,float,tuple
可变对象,该对象所指向的内存中的值可以被改变,dict,list
这里只要理解一下这个概念就行或者自行百度,后续会写相关的专题文章讲解
举一个简单示例
4.可变参数区别:定义函数时,有时候我们不确定调用的时候会多少个参数,j就可以使用可变参数
可变参数主要有两类:
*args: (positional argument) 允许任意数量的可选位置参数(参数),将被分配给一个元组, 参数名前带*,args只是约定俗成的变量名,可以替换其他名称
**kwargs:(keyword argument) 允许任意数量的可选关键字参数,,将被分配给一个字典,参数名前带**,kwargs只是约定俗成的变量名,可以替换其他名称
*args 的用法
args 是用来传递一个非键值对的可变数量的参数列表给函数
语法是使用 符号的数量可变的参数; 按照惯例,通常是使用arg这个单词,args相当于一个变量名,可以自己定义的
在上面的程序中,我们使用* args作为一个可变长度参数列表传递给add()函数。 在函数中,我们有一个循环实现传递的参数计算和输出结果。
还可以直接传递列表或者数组的方式传递参数,以数组或者列表方式传递参数名前面加(*) 号
理解* * kwargs
**kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给函数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict
下篇详细讲解 *args, **kwargs 的参数传递和使用敬请关注
1.numpy的导入和使用
data1=mat(zeros((
)))
#创建一个3*3的零矩阵,矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3)
data2=mat(ones((
)))
#创建一个2*4的1矩阵,默认是浮点型的数据,如果需要时int类型,可以使用dtype=int
data3=mat(random.rand(
))
#这里的random模块使用的是numpy中的random模块,random.rand(2,2)创建的是一个二维数组,需要将其转换成#matrix
data4=mat(random.randint(
10
,size=(
)))
#生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵,如果需要指定下界则可以多加一个参数
data5=mat(random.randint(
,size=(
))
#产生一个2-8之间的随机整数矩阵
data6=mat(eye(
,dtype=
int
))
#产生一个2*2的对角矩阵
a1=[
]; a2=mat(diag(a1))
#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵