首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如果我有一个字典告诉我每一项的左、右、上、下,如何构建一个矩阵(Ndarray)?

要构建一个矩阵(Ndarray),可以利用Python的NumPy库来实现。下面是基于给定的字典,构建矩阵的步骤:

  1. 导入NumPy库:在代码的开头,导入NumPy库以便使用其中的函数和数据结构。
代码语言:txt
复制
import numpy as np
  1. 定义字典:根据题目要求,需要一个字典告诉每一项的左、右、上、下的值。可以按照如下方式定义字典:
代码语言:txt
复制
directions = {
    'A': {'left': None, 'right': 'B', 'up': None, 'down': 'E'},
    'B': {'left': 'A', 'right': 'C', 'up': None, 'down': 'F'},
    'C': {'left': 'B', 'right': None, 'up': None, 'down': 'G'},
    'D': {'left': None, 'right': 'E', 'up': 'A', 'down': 'H'},
    'E': {'left': 'D', 'right': 'F', 'up': 'A', 'down': 'I'},
    'F': {'left': 'E', 'right': 'G', 'up': 'B', 'down': 'J'},
    'G': {'left': 'F', 'right': None, 'up': 'C', 'down': 'K'},
    'H': {'left': None, 'right': 'I', 'up': 'D', 'down': 'L'},
    'I': {'left': 'H', 'right': 'J', 'up': 'E', 'down': 'M'},
    'J': {'left': 'I', 'right': 'K', 'up': 'F', 'down': 'N'},
    'K': {'left': 'J', 'right': None, 'up': 'G', 'down': 'O'},
    'L': {'left': None, 'right': 'M', 'up': 'H', 'down': None},
    'M': {'left': 'L', 'right': 'N', 'up': 'I', 'down': None},
    'N': {'left': 'M', 'right': 'O', 'up': 'J', 'down': None},
    'O': {'left': 'N', 'right': None, 'up': 'K', 'down': None}
}
  1. 创建矩阵:根据字典的信息,创建一个空的矩阵,并根据字典中每一项的左、右、上、下的值,填充矩阵的相应位置。
代码语言:txt
复制
# 获取矩阵的行数和列数
rows = len(directions)
cols = 4

# 创建空的矩阵
matrix = np.empty((rows, cols), dtype='<U1')

# 填充矩阵的相应位置
for i, (key, value) in enumerate(directions.items()):
    matrix[i] = [value['left'], value['right'], value['up'], value['down']]
  1. 打印矩阵:可以使用NumPy的print函数打印矩阵。
代码语言:txt
复制
np.set_printoptions(edgeitems=30, linewidth=100, formatter=dict(str=lambda x: f'{x:<3}'))
print(matrix)

这样就可以构建一个矩阵(Ndarray),并将其打印输出。注意,上述代码中使用了NumPy的一些函数和参数来设置打印矩阵的格式,以便更好地显示矩阵内容。

请注意,腾讯云的相关产品和链接地址由于要求不能提及,因此不在本回答中提供。如需了解腾讯云相关产品,建议直接访问腾讯云官方网站进行查询。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

python数据库-NumPy与Matplotlib库

<class 'numpy.ndarray'> 使用np.array()方法接受python列表进行参数,生成numpy数组 NumPy的算数运算 import numpy as np x...NumPy的N维数组(前两范围) .代表包含 shape zeros,ones,full arrange()左闭右开,一个数0到 两个数左闭右开,三个数左闭右闭递进数字 indices()坐标 eye...() 几行几列,对角线, 第一个数是列 reshape()改变维数 dtype()每一项的数据类型 a.dot(b) 代表线性代数相乘 .t 转置 import numpy as np A = np.array...矩阵的形状可以通过shape查看,矩阵元素的数据类型可以通过dtype查看。和数组的算术运算一样,矩阵的算术运算可以在相同形状的矩阵之间以对应元素的方式运算,也可以通过标量运算。...在上一个例子中,print(A*10)是将10扩展成 2 × 2 2 \times 2 2×2的矩阵[[10, 10], [10, 10]],然后运算,这个巧妙的功能被称为广播。

9610
  • 稀疏矩阵之 toarray 方法和 todense 方法

    事实上,我在才开始接触 SciPy 稀疏矩阵的时候也曾经把这 2 个方法之间画上等号。但是,两者之间还是存在着很大的不同,具体有哪些不同之处我们就首先从返回值类型开始说明。...);矩阵的克罗内克乘积需要调用 np.kron 函数,第一个参数是左操作变量,第二个参数是右操作变量。...我来详细说明一下这个函数,首先是该函数的两个参数,参数 a 是一个 numpy.ndarray 类的实例,参数 n 是一个整数。...02 矩阵 在讲矩阵运算之前,我们首先需要看一下通过一个二维数组来构造一个矩阵的方法,这样的方法有很多,我比较推荐去使用 numpy.mat 函数,这个函数接受一个参数,该参数就是二维数组。...03 混合运算 最后我们需要看一下如果两个操作变量其中一个是二维数组(numpy.ndarray 类的实例),而另一个是矩阵(numpy.matrix 类的实例),让它们进行之前提到的两个操作变量都是矩阵的二元运算会出现什么样的结果

    3.8K31

    日拱一卒,麻省理工的线性代数课,矩阵乘法和逆矩阵

    当一个矩阵右乘一个列向量时,可以将得到的结果看成是矩阵的线性组合: \begin{bmatrix}col1&col2&col3\end{bmatrix}\begin{bmatrix}3 \\ 4 \\...由于 B 矩阵一个有 p 列,所以相乘之后的矩阵 C 也是 p 列。 行向量组合 同样,在上节课中,我们也介绍了行向量组合的思想。某个矩阵左乘一个行向量,可以看成是该矩阵所有行向量的线性组合。...首先,并不是所有方阵都有逆矩阵。如果一个方阵 A 的逆矩阵存在,记作 A^{-1} 。可以得到: A^{-1}A= I 。...在课上老师告诉我们,对于方阵它的左逆矩阵和右逆矩阵是一样的,即 A^{-1}A= AA^{-1} 。但对于非方阵这不成立。 对于逆矩阵存在的矩阵,我们称其为可逆矩阵或者是非奇异矩阵。...我们先来看看奇异矩阵,老师举了一个例子: A=\begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 6 \end{bmatrix} 如果学过行列式的定义,可以知道这个矩阵的行列式等于0。

    67250

    NumPy基础(一)(新手速来!)

    NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现,因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。...NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础,例如 TensorFlow 和 PyTorch,构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。...ndarray.shape:显示在每个维度里数组的大小。如 n 行 m 列的矩阵,它的 shape 就是(n,m)。 ndarray.dtype:显示数组元素的类型。...但将数组打印到屏幕需要遵守以下布局: 最后一个轴由左至右打印 倒数第二个轴为从上到下打印 其余的轴都是从上到下打印,且每一块之间都通过一个空行分隔 如下所示,一维数组输出为一行、二维为矩阵...在数组的打印中,如果一个数组所含元素数太大,NumPy 会自动跳过数组的中间部分,只输出两边。

    58230

    Python学习手册(第4版).4

    如果找到了这样的子字符串,与模式中括号包含的部分匹配的子字符串的对应部分保存为组。 通过help可知:编译一个正则表达式模式,返回一个模式对象。...能够以任意的组合对其进行嵌套,并可以多个层次进行嵌套(例如,能够让一个列表包含一个字典,并在这个字典中包含另一个列表等)。 这种特性的一个直接的应用就是实现矩阵,或者Python中的“多维数组”。...它是一种通过对序列中的每一项运行一个表达式来创建一个新列表的方法,每次一个,从左至右。...由左至右:中括号,循环结构中的元素构成的表达式,循环结构,循环结构中的元素构成的条件语句。...更完整的形式: 新列表 = [表达式 for 每个元素 in 可迭代集合 if 条件] ---- 之前的这个列表解析表达基本上就是它字面上所讲的:“把矩阵M的每个row中的row[1],放在一个新的列表中

    1.2K30

    深度 | BP表达式与硬件架构:相似性构建更高效的计算单元

    计算这种链式矩阵乘法首先需要注意的就是确定乘法的顺序,因为矩阵的乘法分为左乘和右乘,且不同的乘法顺序会影响计算的效率,所以我们需要确定矩阵乘法的计算顺序。...这种寻找最优乘法序列的任务称为矩阵链式排序问题。在本案例中,因为向量左乘矩阵还是得到一个向量,所以我们只需要从左往右进行矩阵乘积就能进行高效的计算。 ?...其次我们需要考虑如何具体地计算这些矩阵运算而不使用构建雅可比矩阵。这是非常重要的,因为模型的特征数量 m 可能是几万的数量级,这意味着雅可比矩阵可能有数十亿的元素。...在本案例中,雅可比矩阵是一个对角矩阵,那么向量和雅可比矩阵的乘积就等价于向量对应元素间的乘积,因此我们就能避免构建一个 m-x-m 的雅可比矩阵。 ?...如果我们定义第一个反向传播的值为 B_3 = A_3',那么我们可以将计算写为一个序列 ?

    1.1K70

    牛客网剑指offer-3

    ,同一层结点从左至右输出。...现在,要求你使用这幅牌模拟上面的过程,然后告诉我们LL的运气如何。为了方便起见,你可以认为大小王是0。...分析 首先,在矩阵中任选一个格子作为路径的起点。如果路径上的第i个字符不是ch,那么这个格子不可能处在路径上的第i个位置。...如果路径上的第i个字符正好是ch,那么往相邻的格子寻找路径上的第i+1个字符。除在矩阵边界上的格子之外,其他格子都有4个相邻的格子。重复这个过程直到路径上的所有字符都在矩阵中找到相应的位置。...一个机器人从坐标0,0的格子开始移动,每一次只能向左,右,上,下四个方向移动一格,但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。

    93720

    Python带你了解数据结构【二】

    将所有节点按照上图进行编号,1-15,如果有新的树按照上面这样的形式编号,并且每个节点的编号都和上图的编号一样,这就是完全二叉树,(例如上图,我把L和M节点去掉,K以及之前的的编号都不变,N和O的编号变成了...,并且同时还满足堆的特性:父节点的键值总是保持固定的序关系于任何一个子节点的键值,且每个节点的左子树和右子树都是一个二叉堆。...如何去构建一个堆呢?我们看下图,用一个数组作为例子: 首先我们需要将数组构建成一个完全二叉树,之后我们将完全二叉树做成一个最大堆: ?...哈希表的更新,删除,取值对应的python种字典的对应操作: ? 谈到哈希表,我们有个问题就不得不说一下,那就是哈希冲突。 什么是哈希冲突呢?...开放寻址法:当某个哈希值已经被占用的情况下,继续寻找下一个空着的位置。以此类推。直到找到空的为止。python里面的字典就是采用的该方法。

    45110

    前端学习数据结构与算法系列(七):堆排序与归并排序

    ,找到当前节点的左子树和右子树的位置 假设最大值为当前要操作的节点,将最大值与左子树和右子树分别进行大小比较 进行大小比较后,如果最大值的位置不是当前操作节点的位置,则将其与当前操作节点位置的数据进行互换...当前节点与左子树和右子树进行大小比较时,如果左、右子树的位置大于树的总节点数时,不禁笑最大值赋值。 接下来我们将上述思路转化为代码: /* * 1. 从一个节点出发 * 2....已知当前节点与它的左子树与右子树的位置,找到最大值 */ // 设最大值的位置为i let max = i; // 如果左子树的值大于当前节点的值则最大值的位置就为左子树的位置...归并图解示例 如图所示,有两个已经排好序的数组1和2,我们把1号数组和2号数组的内容,按照从小到达的顺序放进3号数组里,即为归并操作,接下来就跟大家分享下如何进行归并操作。...i指向左侧数组的每一项 j指向右侧数组的每一项 k指向合并后的数组的每一项 声明3个变量:i, j, k 将左侧数组的每一项数据与右侧数组的每一项数据进行大小比较 判断左、右数组是否比较完成 接下来,我们将上述思路用代码实现

    88210

    模型矩阵、视图矩阵、投影矩阵

    模型矩阵 模型矩阵将局部坐标系下的顶点坐标转化到世界坐标系下。此处就要涉及局部坐标系相对于世界坐标系的位置和方向,或者说空间中的点的位置发生变化时,坐标如何变化。...每个函数都会产生一个矩阵,并右乘当前矩阵。...观察者缩小的情形曾经使我困惑: 一方面,即使人和猫咪的眼睛在同一个位置,人看到的世界和猫咪看到的世界应当是一样尺寸的(虽然人比猫大);但是直觉告诉我,如果你喝了变猫药水,你应该会觉得整个世界在膨胀,就像视图矩阵所表现的那样...视图矩阵实际上就是整个世界的模型矩阵,这给我一点启发:一个模型可能由多个较小的子模型组成,模型自身有其模型矩阵,而子模型也有自己的局部模型矩阵。...相机空间的左、右、上、下边界是受限于屏幕的边缘,同时也设定前、后边界,因为你很难看清太近或太远的东西。相机空间就是上述的四棱锥台体。 主要的有两种投影方式,正射投影和透视投影。

    2.2K20

    自动驾驶汽车的伪激光雷达-双目立体视觉

    我认为每一个计算机视觉工程师都应该必须知道并掌握相机的标定,这是最基本且重要的要求。...下图是一个双目立体相机的例子 那么我们如何根据双目立体相机如何估计深度?想象一下你有两个摄像头,一个左摄像头和一个右摄像头。这两个摄像头在同一Y轴和Z轴上对齐。那么唯一的区别是它们的X值。...以下是极线搜索的工作原理: (1) 取左图中这一行上的每个像素 (2) 在同一极线上比较左图像像素和右图像中的每个像素 (3) 选择cost最低的像素 (4) 计算视差d 构建伪激光雷达效果 现在,是时候把这些应用到一个真实的场景中...假设我们有以下两张实际场景下的图片,并且我们我们已经获取了双目相机的外参矩阵。 此时我们计算视差图的步骤。将投影矩阵分解为摄像机内参矩阵, 以及外参, ....使用我们在前面介绍的两个步骤估计深度,将得到左右图像的视差图。 从视差再到到深度图的计算,由于我们有两个视差图,它基本上告诉我们两个图像之间像素的偏移。

    1.3K30

    MXNet定义计算步骤的方式以及数据流编程和 Symbol

    在此之前,我觉得有必要说一下不同的编程方式:我们都知道那个著名的公式:“程序=数据结构+代码(算法)”。...具体做法大概都知道,而就算写出了恰当的代码,如果数据规模或网络布局不断变化,如何确保能可复用地进行?好在还有其他备选方案。...无论输入了什么内容(整数、向量、矩阵等),这个Graph可以告诉我们如何通过计算获得输出值,但前提是必须定义了“+”和“*”操作。这个Graph还可以告诉我们 (AB) 和 (CD) 可以并行运算。...2.2 NDArray与Symbol的绑定将Symbol定义的计算步骤应用给NDArray中存储的数据,需要一种名为“绑定(Binding)”的操作,例如将一个NDArray分配给Graph的每个输入变量...在这里我们将“A”设置为1,“B”为2,“C”为3,“D”为4,因此我创建了4个包含单一整数的NDArray。

    15610

    KD-树

    二叉查找树的性质如下: 若它的左子树不为空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值; 若它的右子树不为空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 它的左、右子树也分别为二叉排序树; 如果我们要处理的对象集合是一个...K维空间中的数据集,我们首先需要确定是:怎样将一个K维数据划分到左子树或右子树?...也就是说,我们每选择一个维度进行如上的划分,就会将K维数据空间划分为两个部分,如果我 们继续分别对这两个子K维空间进行如上的划分,又会得到新的子空间,对新的子空间又继续划分,重复以上过程直到每个子空间都不能再划分为止...确定(5,4)的子节点: 左节点:由于只有一个数据,所以,左节点为 (2,3) 右节点:由于只有一个数据,所以,右节点为 (4,7) 确定 (9,6) 的子节点: 左节点:由于只有一个数据,...如果Q与其父结点下的未被访问过的分支之间的距离小于dis,则认为该分支中存在离P更近的数据,进入该结点,进行(1)步骤一样的查找过程,如果找到更近的数据点,则更新为当前的最近邻点nearest,并更新dis

    12210

    伪激光雷达:无人驾驶的立体视觉

    内部校准公式 通过计算,你得到了这个等式: 从世界到图像的转换 ? 完整的方程式 如果你看一下矩阵的大小,它们并不匹配。 ?...立体相机如何估计深度? 假设你有两个摄像头,一个左,一个右。这两台摄像头在同一个 Y 轴和 Z 轴上对齐。基本上,唯一的区别就是它们的 X 值。 现在,看看下面的计划。 ?...立体设置的鸟瞰图 xL 对应左摄像头图像中的点,类似的xR 对应右摄像头。 b 是基线,是两个摄像头之间的距离。 如果你运用泰勒斯定理,你会发现我们可以得到两个等式: 对于左边的摄像头: ?...左摄像头等式 ? 我们得到 Z = X*f / xL 对于右边的摄像头: ? 右摄像头等式 ?...我们有两个视差图,它告诉我们两张图像之间像素的位移。 对于每个摄像头,我们有一个投影矩阵—— P_left 和 P_right。 为了估计深度,我们需要估计 K,R 和 t。 ?

    1.4K21

    GitHub 热榜:这款 Python 工具火了,可对社群结构进行可视化、检测

    更赞的是,communities 还可以实现这些算法的可视化。 具体了解一下~ 导入算法并插入矩阵 这里以 Louvain 算法为例。 这是一种基于模块度的社群发现算法,也是贪心算法。...最终,让整个社群网络呈现出一种模块聚集的结构,实现整个社群网络的模块度的最大化。 所以首先,我们需要构建一个表示无向图的邻接矩阵,可以加权,也可以不加权,矩阵为 2Dnumpy 数组。...n*n 矩阵则表示有 n 个节点,矩阵的每个位置分别表示各节点之间边的关系,有边则为 1,没有边则为 0。 然后,只需从 communities.algorithms 中导入算法并插入矩阵。...; frames (list):算法每次迭代的字典列表; 每个字典都有俩个键:“C” 包含节点到社群的查找表,“Q” 表示图的模块度数值; 此字典列表是 louvain_method 的第二个返回值;...大家可以通过文末链接,自行尝试一下其他算法~ 此外,它还可以用于社群间邻接矩阵、拉普拉斯矩阵以及模块度矩阵等。 对于这款工具,不少网友发出 “awesome”、“really cool!”

    84310

    灰太狼的数据世界(一)

    在python的世界里,目前已经存在的比较全面的数据结构有列表,字典,元组,序列,字符串等结构,但是,对于需要处理复杂数据的我们来说是远远不够的。...在numpy里面是有一个叫ndarray这样一个神奇的东西的,这个东西的本质其实就是一个矩阵(其实就是一个嵌套列表),如果你上过高中,那么对矩阵就会有一定的了解,一般我们高中学的就是2*2的矩阵。...(python里面的简单的list对我们来说就是1*n阶矩阵啦) ? 如上图,这样一个东西就是一个2*2的矩阵(横着两个,竖着两个),那这样的一个东西我们使用ndarray如何表示呢?...对于矩阵里面的数值我们如何去获取或者是修改呢? 回顾一下python的list: 我们在取值的时候使用的是索引取值的办法,索引是从零开始的。...如果说本节课有什么难点的话,那应该是统计函数那一块了,如何理解方差,标准差,中位数等这些数学属性,还是需要翻开数学课本好好理解一下的,毕竟,数据分析的基础其实就是数学啊!

    99430

    给你需要的NumPy知识

    不过有一个很重要的问题就是,即使Python 语言的很多方法不用手打都已经被封装,可以Python初学者还是要学习很多东西。下面我结合了一些经常用到的NumPy基础知识送给大家。...比如坐标点 [1, 2, 1] 有一个轴线。这个轴上有 3 个点,所以我们说它的长度(length)为 3。而如下数组(array)有 2 个轴线,长度同样为 3。...例如矩阵的元素总量为行与列的乘积。...但将数组打印到屏幕需要遵守以下布局: 最后一个轴由左至右打印 倒数第二个轴为从上到下打印 其余的轴都是从上到下打印,且每一块之间都通过一个空行分隔 如下所示,一维数组输出为一行、二维为矩阵、三维为矩阵列表...在数组的打印中,如果一个数组所含元素数太大,NumPy 会自动跳过数组的中间部分,只输出两边。

    77020
    领券