Vector in python example

Numpy | Array Creation
numpy.arange() in Python
numpy.zeros() in Python
Create a Numpy array filled with all ones
numpy.linspace() in Python
numpy.eye() in Python
Creating a one-dimensional NumPy array
How to create an empty and a full NumPy array?
Create a Numpy array filled with all zeros | Python
How to generate 2-D Gaussian array using NumPy?
How to create a vector in Python using NumPy
Python | Numpy fromrecords() method

Copy and View in NumPy Array
How to Copy NumPy array into another array?
Appending values at the end of an NumPy array
How to swap columns of a given NumPy array?
Insert a new axis within a NumPy array
numpy.hstack() in Python
numpy.vstack() in python
Joining NumPy Array
Combining a one and a two-dimensional NumPy Array
Python | Numpy np.ma.concatenate() method
Python | Numpy dstack() method
Splitting Arrays in NumPy
How to compare two NumPy arrays?
Find the union of two NumPy arrays
Find unique rows in a NumPy array
Python | Numpy np.unique() method
numpy.trim_zeros() in Python

Matrix manipulation in Python
numpy matrix operations | empty() function
numpy matrix operations | zeros() function
numpy matrix operations | ones() function
numpy matrix operations | eye() function
numpy matrix operations | identity() function
Adding and Subtracting Matrices in Python
Matrix Multiplication in NumPy
Numpy ndarray.dot() function | Python
NumPy | Vector Multiplication
How to calculate dot product of two vectors in Python?
Multiplication of two Matrices in Single line using Numpy in Python
Python | Numpy np.eigvals() method
How to Calculate the determinant of a matrix using NumPy?
Python | Numpy matrix.transpose()
Python | Numpy matrix.var()
Compute the inverse of a matrix using NumPy

Reshape NumPy Array
Python | Numpy matrix.resize()
Python | Numpy matrix.reshape()
NumPy Array Shape
Change the dimension of a NumPy array
numpy.ndarray.resize() function – Python
Flatten a Matrix in Python using NumPy
numpy.moveaxis() function | Python
numpy.swapaxes() function | Python
Python | Numpy matrix.swapaxes()
numpy.vsplit() function | Python
numpy.hsplit() function | Python
Numpy MaskedArray.reshape() function | Python
Python | Numpy matrix.squeeze()

Random sampling in numpy | ranf() function
Random sampling in numpy | random() function
Random sampling in numpy | random_sample() function
Random sampling in numpy | sample() function
Random sampling in numpy | random_integers() function
Random sampling in numpy | randint() function
numpy.random.choice() in Python
How to choose elements from the list with different probability using NumPy?
How to get weighted random choice in Python?
numpy.random.shuffle() in python
numpy.random.geometric() in Python
numpy.random.permutation() in Python

Numpy | Array Creation
numpy.arange() in Python
numpy.zeros() in Python
Create a Numpy array filled with all ones
numpy.linspace() in Python
numpy.eye() in Python
Creating a one-dimensional NumPy array
How to create an empty and a full NumPy array?
Create a Numpy array filled with all zeros | Python
How to generate 2-D Gaussian array using NumPy?
How to create a vector in Python using NumPy
Python | Numpy fromrecords() method

Copy and View in NumPy Array
How to Copy NumPy array into another array?
Appending values at the end of an NumPy array
How to swap columns of a given NumPy array?
Insert a new axis within a NumPy array
numpy.hstack() in Python
numpy.vstack() in python
Joining NumPy Array
Combining a one and a two-dimensional NumPy Array
Python | Numpy np.ma.concatenate() method
Python | Numpy dstack() method
Splitting Arrays in NumPy
How to compare two NumPy arrays?
Find the union of two NumPy arrays
Find unique rows in a NumPy array
Python | Numpy np.unique() method
numpy.trim_zeros() in Python

Matrix manipulation in Python
numpy matrix operations | empty() function
numpy matrix operations | zeros() function
numpy matrix operations | ones() function
numpy matrix operations | eye() function
numpy matrix operations | identity() function
Adding and Subtracting Matrices in Python
Matrix Multiplication in NumPy
Numpy ndarray.dot() function | Python
NumPy | Vector Multiplication
How to calculate dot product of two vectors in Python?
Multiplication of two Matrices in Single line using Numpy in Python
Python | Numpy np.eigvals() method
How to Calculate the determinant of a matrix using NumPy?
Python | Numpy matrix.transpose()
Python | Numpy matrix.var()
Compute the inverse of a matrix using NumPy

Reshape NumPy Array
Python | Numpy matrix.resize()
Python | Numpy matrix.reshape()
NumPy Array Shape
Change the dimension of a NumPy array
numpy.ndarray.resize() function – Python
Flatten a Matrix in Python using NumPy
numpy.moveaxis() function | Python
numpy.swapaxes() function | Python
Python | Numpy matrix.swapaxes()
numpy.vsplit() function | Python
numpy.hsplit() function | Python
Numpy MaskedArray.reshape() function | Python
Python | Numpy matrix.squeeze()

Random sampling in numpy | ranf() function
Random sampling in numpy | random() function
Random sampling in numpy | random_sample() function
Random sampling in numpy | sample() function
Random sampling in numpy | random_integers() function
Random sampling in numpy | randint() function
numpy.random.choice() in Python
How to choose elements from the list with different probability using NumPy?
How to get weighted random choice in Python?
numpy.random.shuffle() in python
numpy.random.geometric() in Python
numpy.random.permutation() in Python

Читайте также: Php email smtp gmail

Источник

Векторы в Python

В простом смысле вектор можно рассматривать, как одномерный массив. Что касается Python, вектор – это одномерный массив списков. Он занимает элементы таким же образом, как и список Python.

Давайте теперь разберемся с созданием вектора в Python.

Создание вектора

Модуль NumPy в Python используется для создания вектора. Мы используем метод numpy.array() для создания одномерного массива, то есть вектора.

Пример 1: горизонтальный вектор.

import numpy as np lst = [10,20,30,40,50] vctr = np.array(lst) vctr = np.array(lst) print("Vector created from a list:") print(vctr)

Vector created from a list: [10 20 30 40 50]

Пример 2: вертикальный вектор.

import numpy as np lst = [[2], [4], [6], [10]] vctr = np.array(lst) vctr = np.array(lst) print("Vector created from a list:") print(vctr)

Vector created from a list: [[ 2] [ 4] [ 6] [10]]

Основные операции с вектором

Создав вектор, давайте теперь выполним некоторые базовые операции с этими векторами!

Вот список основных операций, которые можно выполнять с вектором:

сложение;
вычитание;
умножение;
деление;
скалярное произведение и т.д.

1. Выполнение операции сложения в векторе

Ниже мы выполнили операцию сложения векторов над векторами. Операция сложения будет выполняться element-wise manner, т.е. поэлементно, и, кроме того, результирующий вектор будет иметь такую же длину, что и два аддитивных вектора.

import numpy as np lst1 = [10,20,30,40,50] lst2 = [1,2,3,4,5] vctr1 = np.array(lst1) vctr2= np.array(lst2) print("Vector created from a list 1:") print(vctr1) print("Vector created from a list 2:") print(vctr2) vctr_add = vctr1+vctr2 print("Addition of two vectors: ",vctr_add)

Vector created from a list 1: [10 20 30 40 50] Vector created from a list 2: [1 2 3 4 5] Addition of two vectors: [11 22 33 44 55]

2. Выполнение вычитания двух векторов

Аналогичным образом, при вычитании также будет применяться поэлементный метод, и в дальнейшем элементы вектора 2 будут вычитаться из вектора 1.

Давайте посмотрим на его реализацию.

import numpy as np lst1 = [10,20,30,40,50] lst2 = [1,2,3,4,5] vctr1 = np.array(lst1) vctr2= np.array(lst2) print("Vector created from a list 1:") print(vctr1) print("Vector created from a list 2:") print(vctr2) vctr_sub = vctr1-vctr2 print("Subtraction of two vectors: ",vctr_sub)

Vector created from a list 1: [10 20 30 40 50] Vector created from a list 2: [1 2 3 4 5] Subtraction of two vectors: [ 9 18 27 36 45]

3. Выполнение умножения двух векторов

При умножении вектора элементы вектора 1 умножаются на элементы вектора 2, а вектор произведения имеет ту же длину, что и векторы умножения.

Попробуем представить себе операцию умножения:

x = [10,20] и y = [1,2] — два вектора. Таким образом, вектор произведения будет v [],

v [0] = x [0] * y [0] v [1] = x [1] * y [1]

Взгляните на приведенный ниже код:

import numpy as np lst1 = [10,20,30,40,50] lst2 = [1,2,3,4,5] vctr1 = np.array(lst1) vctr2= np.array(lst2) print("Vector created from a list 1:") print(vctr1) print("Vector created from a list 2:") print(vctr2) vctr_mul = vctr1*vctr2 print("Multiplication of two vectors: ",vctr_mul)

Vector created from a list 1: [10 20 30 40 50] Vector created from a list 2: [1 2 3 4 5] Multiplication of two vectors: [ 10 40 90 160 250]

4. Выполнение операции деления

При делении результирующий вектор является значениями частного после выполнения операции деления над двумя векторами.

Для лучшего понимания рассмотрим приведенный ниже пример.

x = [10,20] и y = [1,2] – два вектора. Таким образом, результирующий вектор v будет таким:

v [0] = x [0] / y [0] v [1] = x [1] / y [1].

Давайте теперь реализуем вышеуказанную концепцию.

import numpy as np lst1 = [10,20,30,40,50] lst2 = [10,20,30,40,50] vctr1 = np.array(lst1) vctr2= np.array(lst2) print("Vector created from a list 1:") print(vctr1) print("Vector created from a list 2:") print(vctr2) vctr_div = vctr1/vctr2 print("Division of two vectors: ",vctr_div)

Vector created from a list 1: [10 20 30 40 50] Vector created from a list 2: [10 20 30 40 50] Multiplication of two vectors: [ 1 1 1 1 1 ]

5. Векторное точечное произведение

В векторном скалярном произведении мы поэлементно производим суммирование произведения двух векторов.

вектор c = x. у = (х1 * у1 + х2 * у2)

import numpy as np lst1 = [10,20,30,40,50] lst2 = [1,1,1,1,1] vctr1 = np.array(lst1) vctr2= np.array(lst2) print("Vector created from a list 1:") print(vctr1) print("Vector created from a list 2:") print(vctr2) vctr_dot = vctr1.dot(vctr2) print("Dot product of two vectors: ",vctr_dot)

Vector created from a list 1: [10 20 30 40 50] Vector created from a list 2: [1 1 1 1 1] Dot product of two vectors: 150

Источник