Функция np.bmat() в Python - параметры и примеры

Функция Numpy bmat() возвращает 2D-матрицу из вложенных объектов, состоящих из строки, массива или вложенной последовательности. Она формирует небольшую матрицу из входных данных и объединяет их в большую 2D-матрицу.

Содержание

Что такое функция Numpy bmat() в Python?
Синтаксис
Параметры
Возвращаемое значение
Пример

Что такое функция Numpy bmat() в Python?

Функция np.bmat() в Python строит объект матрицы из строки, вложенной последовательности или массива. Метод np.bmat() используется для создания матричного объекта из строки, вложенной последовательности или массива.

Синтаксис

numpy.bmat(obj, ldict=None, gdict=None)

1	numpy.bmat(obj, ldict=None, gdict=None)

Параметры

obj: (string or array_like)

Входные данные для построения матрицы. Если это строка, на переменные можно ссылаться по имени в текущей области.

ldict:(dict,optional)

Словарь, который заменяет локальные операнды в текущем кадре. Игнорировать, если передана строка или для gdict установлено значение NONE.

gdict:(dict, optional)

Словарь, который заменяет глобальные операнды в текущем кадре. Игнорировать, если передается строка.

Возвращаемое значение

Дает матричный объект входных данных в виде специализированного двумерного массива. Каждый массив и строки преобразуются в маленькую матрицу, а целая матрица создается путем их объединения в большую матрицу.

Пример

# app.py

import numpy as np

a=np.mat('1 1; 1 1')
b=np.mat('2 2; 2 2')
c=np.mat('3 4; 5 6')
d=np.mat('7 8; 9 0')
np.bmat([[a, b],[c, d]])
w=np.mat('11 11; 11 11')
x=np.mat('12 12; 12 12')
y=np.mat('13 14; 15 16')
z=np.mat('17 18; 19 20')
print(np.bmat('w x;y z'))

# app.py

import numpy as np

a=np.mat('1 1; 1 1')

b=np.mat('2 2; 2 2')

c=np.mat('3 4; 5 6')

d=np.mat('7 8; 9 0')

np.bmat([[a, b],[c, d]])

w=np.mat('11 11; 11 11')

x=np.mat('12 12; 12 12')

y=np.mat('13 14; 15 16')

z=np.mat('17 18; 19 20')

print(np.bmat('w x;y z'))

Вывод:

python3 app.py
[[11 11 12 12]
 [11 11 12 12]
 [13 14 17 18]
 [15 16 19 20]]

python3 app.py

[[11 11 12 12]

[11 11 12 12]

[13 14 17 18]

[15 16 19 20]]

Напишем программу, которая показывает функцию bmat и выводит вывод через ввод в виде массива и строки.

# app.py

import numpy as np

data = []

ir = input("Enter the rows:")
ic = input("Enter the cols:")

row = int(ir)
col = int(ic)

print("Enter the data rowise:")
for i in range(row):
    for j in range(col):
        data.append(int(input()))

a = np.array(data).reshape(row, col)
print("as array: \n", a)

c = np.asmatrix(a)

print("as matrix: \n", c)

mr = input("Enter the row of modified value:")
mc = input("Enter the col of modified value:")
mb = input("Enter the value to be modified in the matrix:")

n = int(mr)
m = int(mc)
b = int(mb)
a[n - 1, m - 1] = b

print("as matrix after modifying value: \n", c)

# app.py

import numpy as np

data = []

ir = input("Enter the rows:")

ic = input("Enter the cols:")

row = int(ir)

col = int(ic)

print("Enter the data rowise:")

for i in range(row):

for j in range(col):

data.append(int(input()))

a = np.array(data).reshape(row, col)

print("as array: \n", a)

c = np.asmatrix(a)

print("as matrix: \n", c)

mr = input("Enter the row of modified value:")

mc = input("Enter the col of modified value:")

mb = input("Enter the value to be modified in the matrix:")

n = int(mr)

m = int(mc)

b = int(mb)

a[n - 1, m - 1] = b

print("as matrix after modifying value: \n", c)

Вывод:

python3 app.py
Enter the rows:3
Enter the cols:3
Enter the data rowise:
12
13
14
15
16
17
18
19
20
as array:
 [[12 13 14]
 [15 16 17]
 [18 19 20]]
as matrix:
 [[12 13 14]
 [15 16 17]
 [18 19 20]]
Enter the row of modified value:2
Enter the col of modified value:2
Enter the value to be modified in the matrix:19
as matrix after modifying value:
 [[12 13 14]
 [15 19 17]
 [18 19 20]]

python3 app.py

Enter the rows:3

Enter the cols:3

Enter the data rowise:

as array:

[[12 13 14]

[15 16 17]

[18 19 20]]

as matrix:

[[12 13 14]

[15 16 17]

[18 19 20]]

Enter the row of modified value:2

Enter the col of modified value:2

Enter the value to be modified in the matrix:19

as matrix after modifying value:

[[12 13 14]

[15 19 17]

[18 19 20]]

Во-первых, мы определили матрицу 3 * 3 с входными данными, а затем определили, какие значения следует изменить, то есть 2 * 2 с 19, и окончательный результат заменил значение на 19. Таким образом, значение 16 заменяется на 19.

Давайте посмотрим на различные варианты вышеприведенной программы на выходе.

Value of parameter:   a=np.mat('4 1; 22 1')
	              b=np.mat('5 2; 5 2')
		      c=np.mat('8 4; 6 6')
		      d=np.mat('7 5; 2 3')
					
For output: via bmat array like input:  matrix([[ 4,  1,  5,  2],
       						[22,  1,  5,  2],
       						[ 8,  4,  7,  5],
      						[ 6,  6,  2,  3]])
via bmat string like input:  matrix([[ 4,  1,  5,  2],
        			     [22,  1,  5,  2],
       				     [ 8,  4,  7,  5],
       				     [ 6,  6,  2,  3]])

Value of parameter:   a=np.mat('14 11; 2 1')
		      b=np.mat('15 12; 15 12')
		      c=np.mat('28 24; 26 26')
		      d=np.mat('37 35; 32 33')
					
For output: via bmat array like input:  matrix([[ 14,  11,  15,  12],
        				        [2,  1,  15,  12],
        					[ 28,  24,  37,  35],
        					[ 26,  26,  32,  33]])
via bmat string like input:  matrix([[ 14,  11,  5,  2],
        			     [2,  1,  5,  2],
       				     [ 28,  24,  37,  35],
       				     [ 26,  26,  32,  33]])

Value of parameter:   a=np.mat('44 14; 52 51')
		      b=np.mat('65 62; 65 62')
		      c=np.mat('78 74; 76 76')
		      d=np.mat('87 85; 82 83')
					
For output: via bmat array like input:  matrix([[ 44,  14,  65,  62],
        					[52,  51,  65,  62],
        					[ 78,  74,  87,  85],
        					[ 76,  76,  82,  83]])
via bmat string like input:  matrix([[ 44,  14,  65,  62],
        			     [52,  51,  65,  62],
       				     [ 78,  74,  87,  85],
       				     [ 76,  76,  82,  83]])

Value of parameter: a=np.mat('4 1; 22 1')

b=np.mat('5 2; 5 2')

c=np.mat('8 4; 6 6')

d=np.mat('7 5; 2 3')

For output: via bmat array like input: matrix([[ 4, 1, 5, 2],

[22, 1, 5, 2],

[ 8, 4, 7, 5],

[ 6, 6, 2, 3]])

via bmat string like input: matrix([[ 4, 1, 5, 2],

[22, 1, 5, 2],

[ 8, 4, 7, 5],

[ 6, 6, 2, 3]])

Value of parameter: a=np.mat('14 11; 2 1')

b=np.mat('15 12; 15 12')

c=np.mat('28 24; 26 26')

d=np.mat('37 35; 32 33')

For output: via bmat array like input: matrix([[ 14, 11, 15, 12],

[2, 1, 15, 12],

[ 28, 24, 37, 35],

[ 26, 26, 32, 33]])

via bmat string like input: matrix([[ 14, 11, 5, 2],

[2, 1, 5, 2],

[ 28, 24, 37, 35],

[ 26, 26, 32, 33]])

Value of parameter: a=np.mat('44 14; 52 51')

b=np.mat('65 62; 65 62')

c=np.mat('78 74; 76 76')

d=np.mat('87 85; 82 83')

For output: via bmat array like input: matrix([[ 44, 14, 65, 62],

[52, 51, 65, 62],

[ 78, 74, 87, 85],

[ 76, 76, 82, 83]])

via bmat string like input: matrix([[ 44, 14, 65, 62],

[52, 51, 65, 62],

[ 78, 74, 87, 85],

[ 76, 76, 82, 83]])

Здесь двумерная матрица формируется из введенного массива и строк. Входные данные сначала формируются в небольшую матрицу, а затем преобразуются в большую матрицу.

Каждый вход формируется в маленькую матрицу внутри большей матрицы. Входные данные могут быть в формате строк или массива; эта функция преобразует их в матрицу и возвращает матрицу.