matlab多個矩陣每行交替合并？當(dāng)然可以循環(huán)編寫。如果希望代碼簡潔(效率會降低)，可以這樣做[m，n]size(A)；crmatlab矩陣連乘程序如何寫？想在一個for循環(huán)里實現(xiàn)？我對你這個問題的理

matlab多個矩陣每行交替合并？

當(dāng)然可以循環(huán)編寫。如果希望代碼簡潔(效率會降低)，可以這樣做[m，n]size(A)；cr

matlab矩陣連乘程序如何寫？想在一個for循環(huán)里實現(xiàn)？

我對你這個問題的理解是矩陣c的矩陣乘法。

對于i1: n a(i)b*c^i*d；% c我，有可以 一點也不。

結(jié)束

求一個數(shù)組的鄰接矩陣的算法描述？

1.先找出第一行和第二行中最大的數(shù)6，這是頂點的個數(shù)，鄰接矩陣是6階的方陣。

2.構(gòu)建一個6階矩陣，所有元素賦值為0。

3.循環(huán)(i1，...，9)讀取每條邊的起點和終點，比如第一條邊的起點和終點。: 1，3將矩陣第一行第三列的元素賦值為1。

4.循環(huán)后退出。顯示鄰接矩陣。

如何用matlab生成循環(huán)矩陣？

樓上方法不錯！但是出現(xiàn)了筆誤，A被改成了A。

或者使用circshift循環(huán)移位功能。

a[1 : 10]；

n長度(A)；

nz:n

N(j，:)circshift(A，[0，j-1])；

結(jié)束

自己的選擇

求4*4矩陣的主對角線元素之和？

步驟:

[輸入]輸入一個4×4的整數(shù)矩陣。分成4行，每行有4個整數(shù)，整數(shù)之間用空格隔開。

【輸出】輸出矩陣的外圍元素之和，主對角線元素之和，輔助對角線元素之和。

【輸入示例】1 2 4 56 7 8 90 1 2 34 5 6 7

[輸出示例] 521718

【提示】對三類元素求和，可以定義三個不同的求和變量，在遍歷數(shù)組元素的循環(huán)中通過三個條件判斷對三類元素求和。

如何用Python科學(xué)計算中的矩陣替代循環(huán)？

建議盡量使用numpy中的整個數(shù)組或切片操作，避免循環(huán)，尤其是多重循環(huán)，顯著提高科學(xué)計算的效率。

這里有幾個簡單的例子:

假設(shè)a是一個長度為n的numpy數(shù)組:

1.計算a中元素的和，用()或(a)代替循環(huán)求和。

2.判斷A中是否有大于1的元素，用(A gt 1)。any()而不是進行循環(huán)判斷。

3.取出A中大于1的元素，放入一個新數(shù)組中。使用A[Agt1]而不是逐個取出元素。

4.把A中的奇數(shù)元素拿出來用一個[1:2]，don 不要使用循環(huán)。

5.將A中的所有元素加倍，使用A * 2，并不 在賦值之前，循環(huán)遍歷每個元素乘以2。

6.......

Numpy是Python中科學(xué)計算最常用、最基礎(chǔ)的工具，掌握好它很有必要。以下是Python經(jīng)常用來做科學(xué)計算的一些模塊和軟件包:

Python中最常用的數(shù)值計算庫，numpy:，提供了一個通用而強大的高維數(shù)組結(jié)構(gòu)和大量的科學(xué)計算函數(shù)(相當(dāng)一部分是跨scipy的)，這是Python中幾乎所有其他科學(xué)計算庫的基礎(chǔ)。

在numpy的基礎(chǔ)上，scipy:提供了解決科學(xué)計算中各種常見問題的工具，包括數(shù)學(xué)物理中的各種特殊函數(shù)、數(shù)值積分、最優(yōu)化、插值、傅立葉變換、線性代數(shù)、信號處理、圖像處理、隨機數(shù)和概率分布、統(tǒng)計學(xué)等等。

sympy: Python中的符號計算庫支持符號計算、高精度計算、模式匹配、繪圖、方程求解、微積分、組合數(shù)學(xué)、離散數(shù)學(xué)、幾何、概率統(tǒng)計、物理等功能，可以在很大程度上替代Mathematica和Matlab的符號計算功能。

Python的交互式開發(fā)和計算環(huán)境Ipython:比Python 自己的殼。它支持變量的自動完成和縮進，bash sh: Python是科學(xué)計算最常用和最重要的繪圖和數(shù)據(jù)可視化工具包。

H5py:使用Python處理HDF5格式的數(shù)據(jù)。HDF5是一種廣泛使用的科學(xué)數(shù)據(jù)存儲格式，具有一系列優(yōu)秀的特性，如支持大量的數(shù)據(jù)類型，具有靈活、通用、跨平臺、可擴展和高效的I/O性能，支持幾乎無限的單個文件存儲(高達: Python常用的數(shù)據(jù)分析包，適合時間序列和金融數(shù)據(jù)分析。

emc:用Python實現(xiàn)的馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCM)c)圖書館。

Pymc:是實現(xiàn)貝葉斯統(tǒng)計模型和馬爾可夫鏈蒙特卡羅抽樣的另一個工具。

近年來，Python在高性能計算領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，使用Python進行并行計算也是一個不錯的選擇，簡單易用，在很多情況下可以媲美C、C和Fortran的執(zhí)行性能。Python中做并行計算的有很多，比如使用標(biāo)準(zhǔn)庫中的[threading module]()進行線程級并行，使用[multiprocessing module]()進行進程級并行，使用[concurrent.futures module]()進行異步并行，使用[module]()進行各種的并行，使用[mpi4py package]()進行mpi消息并行。如果你能使用C/C、Fortran或cython為Python編寫擴展模塊，你也可以使用OpenMP并行?？梢杂肹pyCUDA]()來編程GPU。我個人的【簡書主題】()和【CSDN博客專欄】()有專門介紹Python并行計算的，并提供了大量程序?qū)嵗Ｓ行枰蛘哂信d趣的可以了解一下。