方陣的平方運算過程？1/6可以打開python編譯器spyder，導入到numpy模塊。importnumpyasnp，numpy模塊是一個利用全面處理數組的模塊。2/6創建一個列表：A[[1,3,5

方陣的平方運算過程？

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可以打開python編譯器spyder，導入到numpy模塊。

importnumpyasnp，

numpy模塊是一個利用全面處理數組的模塊。

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創建一個列表：

A[[1,3,5],[2,6,9],[3,3,7]]，

要警惕的是，在python里面，列表與數組、矩陣是彼此區分的。

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把列表A轉化成為數組：

(A)，

這個A就是一個數組，在一，也是可以以為3階矩陣來如此對待。

順便提一句，哪怕是可以計算平方的矩陣，都是方陣，行數和列數相等。

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在python里面，算出平方，又不能用^符號，估計不使用**（兩個乘號隨手寫）。

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A1A0**2，這個換取的結果，又不是矩陣A0的平方，完全是各個元素的平方。

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計算出矩陣的平方，代碼是：

(A0,A0)，

這才是完全的A0的平方

numpy數組逆序怎么輸出？

numpy數組逆序應當及時聽從損毀模板基于刻劃式輸出。

pandas如何對數組排序？

#以數組a的你從小到大的順序為基準，對數組b參與重排序，并前往排序結果的索引數

importnumpyasnp

a([0,1,3,2,6,4,5])

b([0,1,2,3,4,5,6])

indexnp.lexsort((b,a))

軸的概念？

詳細到numpy中的四維一體數組來說，軸即是元素坐標的索引。比如說，第0軸即是第1個索引，延0軸計算出是能去掉坐標中的第一個索引。過程應該是

1.遍歷樹其他索引的所有可能配對組合

2.取出一個組合，盡量值增加，遍歷最先索引所有很可能值

3.根據索引可以不獲得了同一個軸上的所有元素

4.對他們參與算出能夠得到結果的元素

5.所有組合的結果結果組到一起那是之后的n-1維數組

所以我要是兩個不同維度數組的shape是(a1,a2,a3,a4),那就延軸0換算最后的數組shape是(a2,a3,a4),延軸1計算出到最后的數組shape是(a1,a3,a4)。