python向量

A. python中怎樣計算兩個向量的內積

這是從物理實踐中來,在物理計算中,經常會用到一個向量投影到另一個向量的方向,然後再乘以另一個向量的模.而且這樣的演算法表示固定的物理意義.由於經常會遇到這種問題,於是有人就這樣定義了內積,是為了便於書寫和直觀辨認.一個式子太長或太復雜就會給計算帶來很多的不便,定義了簡便的式子有助有從數學上理解物理.至於為什麼兩個向量的內積是常數,這就是定義,定義成常數罷了.內積的公式還是很簡單的,外積的就復雜得多.

B. python中向量指的是什麼意思

一、向量是什麼

在數學中，向量（也稱為歐幾里得向量、幾何向量、矢量），指具有大小（magnitude）和方向的量。它可以形象化地表示為帶箭頭的線段。箭頭所指：代表向量的方向；線段長度：代表向量的大小。與向量對應的只有大小，沒有方向的量叫做數量（物理學中稱標量）

在這里，向量即一維數組，用 arange 函數創建向量是最簡單的方式之一：

arange函數也可以指定初始值、終止值和步長來創建一維數組：

向量還能直接對每個元素進行運算：

二、創建向量

上面使用 arange 則是創建向量的一種方式，其實只要是數組創建的函數均可以創建向量，如：

linspace() 函數

前文介紹：linspace 通過制定初始值、終止值和元素個數創建等差數列向量，通過endpoint 參數指定是否包含終止值，默認為True

logspace() 函數

同linspace，創建等比數列，基數通過base參數指定，默認基數為10

zeros() 函數和 ones() 函數

這兩個函數分別可以創建指定長度或形狀的全0或全1的 ndarray 數組，比如：

指定數據類型：

empty() 函數

這個函數可以創建一個沒有任何具體值的 ndarray 數組，例如：

random.randn() 函數

randn 是 numpy.random 中生成正態分布隨機數據的函數

fromstring() 函數

從字元串創建數組

上面從字元串創建的數組，定義為整形8bit，創建出來的其實就是字元串的ASCII 碼

fromfunction() 函數

從函數創建數組，是數據分析常見的方法

可先定義一個從下標計算數值的函數，然後用fromfunction 創建數組

fromfunction 第一個參數為計算每個數組元素的函數名，第二個參數指定數組的形狀。因為它支持多維數組，所以第二個參數必須是一個序列。

例如我創建一個九九乘法表：

注意，fromfunction 函數中的第二個參數指定的是數組的下標，下標作為實參通過遍歷的方式傳遞給函數的形參。

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C. Python 裡面向量該怎樣運算

首先要寫上這一句：
from numpy import *
(寫上這句的前提也得你已經安了numpy)
(1) 定義一個零向量（4維）：
>>>a=zeros(4)
>>>a
array([0.,0.,0.,0.])
定義一個List:
b=[1,2,3,4]
(2)向量可直接與List相加：
>>>c=a+b
>>>c
array([1.,2.,3.,4.])

(3)要給向量里每個元素都乘以同一個數：
>>>d=b*[3]
或者：
>>>c=3
>>>d=b*[c]
>>>d
array([3.,6.,9.,12.])

而不能是d=b*3,即要乘的這個數字得是個List形式
(4)兩個向量相除（對應元素相除）：
>>>e=[3,2,3,4]
>>>f=d/e
>>>f
array([1.,3.,3.,3.])

D. python 的array怎樣增加向量

python中的list叫做列表，可以通過append方法在列表的末尾添加單個元素
x = [1,2,3]

x.append(4)
或者使用extend方法在列表末位添加多個元素，參數就變成了列表
x.append([4,5,6])
或者使用insert方法在任意位置添加元素，第一個參數是插入元素的位置，第二個參數是插入元素的值！

E. python兩列同維度向量x，y，怎麼求y對x的積分

題主是用的什麼庫？python里本身沒有「向量」的數據結構，只有List。

F. Python怎麼創建一個1-100的向量，感覺語法是真的煩。

我感覺你是沒有理解向量的定義，跟python語法沒關系，向量是表示一組帶有方向的數，而計算機無法表示方向，只有用數組的疊加來表示維度。而向量就是代表某個維度上的一組數，所以它就是一行數組或者一列數組，後面就好理解了。python不能像其他語言直接定義數組，只有用列表代替。或者你可以用第三方庫numpy 來實現數組定義和科學計算

G. 用python生成一個向量,每個元素都是同一個字元串。

使用python的列表生成式即可，列表生成式即List Comprehensions，是Python內置的非常簡單卻強大的可以用來創建list的生成式。代碼如下：<pre t="code" l="python">>>> nl = [i + 1 for i in range(1, 10)]
>>> nl
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>>

H. python 中的向量怎麼表示

可以用numpy 庫
np.mat([[a],[b],[c]])
表示一個3*1 列向量 (a,b,c)^T

I. python多個向量怎麼聚合成一個向量

將向量相加，然後除以總數，得出中心點，過來另一個向量，計算距離就可以了。

如果你想說的是KMeans這種聚類方法的話，簡單給你介紹一下：

類別

聚類演算法 非監督學習演算法

參數

k值 : 分成的類的數量
距離公式 : 計算距離
閥值 : 距離大於閥值要重新計算

演算法詳細

step 1 : 隨機選取k個點作為簇團中心點
step 2 : 將元數據中各數據劃分到距離最近的一個中心點所對應的簇團中
step 3 : 重新計算出各簇團的中心點，再將元數據中各數據劃分到距離最近的一
個中心點所對應的簇團中
step 4 : 重新計算中心點，計算中心點與前回中心點的距離，如果距離大於閥值，
跳到step3，否則結束

J. python numpy 向量

importnumpyasnp

a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
r=np.vstack((a,b)).T
print(r)
>>>[[1,4]
[2,5]
[3,6]]