努比。bmat(obj,l_dict=无,g_dict=无): 从嵌套对象返回特殊的二维矩阵,这些嵌套对象可以是字符串或数组。 参数:
null
object : array-like or string l_dict : (dict, optional) replaces local operands, A dictionary that replaces local operands in current frame g_dict : (dict, optional) replaces global operands, A dictionary that replaces global operands in current frame.
返回:
2-D matrix from nested objects
# Python Program illustrating # numpy.bmat import numpy as geek A = geek.mat( '4 1; 22 1' ) B = geek.mat( '5 2; 5 2' ) C = geek.mat( '8 4; 6 6' ) # array like igeekut a = geek.bmat([[A, B], [C, A]]) print ( "Via bmat array like input : " , a, "" ) # string like igeekut s = geek.bmat( 'A, B; A, A' ) print ( "Via bmat string like input : " , s) |
输出:
Via bmat array like input : [[ 4 1 5 2] [22 1 5 2] [ 8 4 4 1] [ 6 6 22 1]] Via bmat string like input : [[ 4 1 5 2] [22 1 5 2] [ 4 1 4 1] [22 1 22 1]]
注: 这些代码不会在联机IDE上运行。请在您的系统上运行它们以探索工作环境 . 本文由 莫希特·古普塔(Mohit Gupta_OMG) .如果你喜欢GeekSforgek,并想贡献自己的力量,你也可以使用 写极客。组织 或者把你的文章寄去评论-team@geeksforgeeks.org.看到你的文章出现在Geeksforgeks主页上,并帮助其他极客。
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