Share x nxn matrix python 3

[ngotuongtyler]

## Cách tạo ma trận NXN trong Python 3

Ma trận là một công cụ mạnh mẽ để thể hiện dữ liệu và thực hiện các tính toán.Trong Python, bạn có thể tạo một ma trận NXN bằng thư viện `numpy`.

Để tạo một ma trận, bạn có thể sử dụng hàm `numpy.array ()`.Hàm `numpy.array ()` lấy một danh sách các danh sách làm đầu vào của nó.Mỗi danh sách trong đầu vào đại diện cho một hàng trong ma trận.

Ví dụ: mã sau tạo ma trận 3x3:

`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP

ma trận = np.array ([[
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
`` `

Hàm `numpy.array ()` trả về một đối tượng `numpy.ndarray`.Một đối tượng `numpy.ndarray` là một mảng đa chiều.Trong trường hợp này, đối tượng `numpy.ndarray` là ma trận 3x3.

Bạn có thể truy cập các phần tử của ma trận bằng toán tử `[]`.Toán tử `[]` có hai đối số: chỉ mục hàng và chỉ mục cột.

Ví dụ: mã sau in phần tử trong hàng thứ nhất và cột thứ hai của ma trận:

`` `Python
in (ma trận [0, 1])
`` `

Mã này in số `2`.

Bạn cũng có thể sử dụng hàm `numpy.linspace ()` để tạo một ma trận các giá trị cách đều nhau.Hàm `numpy.linspace ()` có ba đối số: giá trị bắt đầu, giá trị cuối và số lượng phần tử trong mảng.

Ví dụ: mã sau tạo ma trận 3x3 có các giá trị cách đều nhau từ 0 đến 1:

`` `Python
Matrix = NP.LINSPACE (0, 1, 9) .Reshape (3, 3)
`` `

Hàm `numpy.linspace ()` trả về một đối tượng `numpy.ndarray`.Trong trường hợp này, đối tượng `numpy.ndarray` là ma trận 3x3 có các giá trị cách đều nhau từ 0 đến 1.

Bạn có thể sử dụng ma trận để thực hiện nhiều tính toán.Ví dụ: bạn có thể sử dụng ma trận để thực hiện các hoạt động đại số tuyến tính, chẳng hạn như phép nhân ma trận và đảo ngược ma trận.

## hashtags

* #Python
* #Numpy
* #Matrix
* #đại số tuyến tính
* #khoa học dữ liệu
=======================================
## How to Create an NxN Matrix in Python 3

Matrices are a powerful tool for representing data and performing calculations. In Python, you can create an NxN matrix using the `numpy` library.

To create a matrix, you can use the `numpy.array()` function. The `numpy.array()` function takes a list of lists as its input. Each list in the input represents a row in the matrix.

For example, the following code creates a 3x3 matrix:

```python
import numpy as np

matrix = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
```

The `numpy.array()` function returns a `numpy.ndarray` object. A `numpy.ndarray` object is a multidimensional array. In this case, the `numpy.ndarray` object is a 3x3 matrix.

You can access the elements of a matrix using the `[]` operator. The `[]` operator takes two arguments: the row index and the column index.

For example, the following code prints the element in the first row and second column of the matrix:

```python
print(matrix[0, 1])
```

This code prints the number `2`.

You can also use the `numpy.linspace()` function to create a matrix of evenly spaced values. The `numpy.linspace()` function takes three arguments: the start value, the end value, and the number of elements in the array.

For example, the following code creates a 3x3 matrix of evenly spaced values from 0 to 1:

```python
matrix = np.linspace(0, 1, 9).reshape(3, 3)
```

The `numpy.linspace()` function returns a `numpy.ndarray` object. In this case, the `numpy.ndarray` object is a 3x3 matrix of evenly spaced values from 0 to 1.

You can use matrices to perform a variety of calculations. For example, you can use matrices to perform linear algebra operations, such as matrix multiplication and matrix inversion.

## Hashtags

* #Python
* #Numpy
* #Matrix
* #linear-algebra
* #data-science