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Cet article explique comment inverser une chaîne en Python. L'inversion d'une chaîne ne peut pas être effectuée sur place car les chaînes sont immuables en Python. Cependant, vous pouvez créer une copie inversée d'une chaîne. Cet article donne un aperçu de plusieurs fonctions pour y parvenir. 1. Utilisation de tranches étendues
La solution Pythonic pour inverser une chaîne utilise la syntaxe de tranche étendue [start:stop:step], qui prend en charge un tiers facultatif step dispute. L'idée est de spécifier un step de -1 et remplacer None pour start et stop. if __name__ == '__main__': input = "Reverse me" rev = input [:: - 1] print ( rev) # em esreverR
Télécharger Exécuter le code
2. Utilisation reversed() fonction
Une autre option consiste à utiliser la fonction intégrée reversed(), qui peut prendre une chaîne et retourner un itérateur inverse. Pour obtenir une copie inversée d'une chaîne, appelez le () fonction. if __name__ == '__main__': input = "Reverse me" rev = ''. Inverser une matrice python code. join ( reversed ( input)) print ( rev) # em esreverR
3.
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Python pour CPGE scientifiques
Dans ce paragraphe, les matrices seront représentées par des listes de listes. Par exemple, la matrice \(\begin{pmatrix}1&2&3\\4&5&6\end{pmatrix}\) sera représentée par la liste de listes [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] [1]. 5. 5. 1. Produit matriciel ¶
In [1]: def produit ( A, B):... : return [[ sum ( L [ k] * B [ k][ j] for k in range ( len ( L))) for j in range ( len ( B [ 0]))] for L in A]... :
In [2]: A = [[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6]]
In [3]: B = [[ 1, 2], [ 3, 4], [ 5, 6]]
In [4]: produit ( A, B)
Out[4]: [[22, 28], [49, 64]]
In [5]: produit ( B, A)
Out[5]: [[9, 12, 15], [19, 26, 33], [29, 40, 51]]
5. 2. Opérations élémentaires ¶
On définit plusieurs opérations élémentaires sur les lignes d'une matrice. l'échange de lignes \(L_i\leftrightarrow L_j\)
In [6]: def echange_lignes ( M, i, j):... : M [ i], M [ j] = M [ j], M [ i]... : return M... :
la transvection \(L_i\leftarrow L_i+\lambda L_j\)
In [7]: def transvection_ligne ( M, i, j, l):... : M [ i] = [ M [ i][ k] + l * M [ j][ k] for k in range ( len ( M [ i]))]... Inverser une matrice python - Python exemple de code. :
la dilatation \(L_i\leftarrow\lambda L_i\)
In [8]: def dilatation_ligne ( M, i, l):... : M [ i] = [ coeff * l for coeff in M [ i]]... :
Avertissement
Les fonctions précédentes, modifient la matrice donnée en argument puisqu'une liste est un objet mutable.
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0. ] [0. ]] B: [ [1. 1. ] [1. ]] Utiliser arange() et shape() Exemple 6: import numpy as np
A = (6)
B = shape(2, 6)
A: [0 1 2 3 4 5] B: [ [0 1 2] [3 4 5]] Utiliser linspace(): linspace() va créer des tableaux avec un nombre spécifié d'éléments et espacés de manière égale entre les valeurs de début et de fin spécifiées. Par exemple: Exemple7: import numpy as np
nspace(1., 4., 6)
A: [1. 6 2. Inverser une matrice python pdf. 2 2. 8 3. 4 4. ] Opérations sur les matrices Ci-dessus, nous vous avons donné 3 exemples: ajout de deux matrices, multiplication de deux matrices et transposée d'une matrice. Nous avons utilisé des listes imbriquées pour écrire ces programmes. Voyons comment nous pouvons faire la même tâche en utilisant le tableau NumPy. Ajout de deux matrices Nous utilisons l'opérateur + pour ajouter les éléments correspondants de deux matrices NumPy. Exemple 8: import numpy as np
A = ([ [3, 1, 5], [9, 8, -1], [10, 12, 2]])
B = ([ [8, -1, 8], [2, 1, 3], [18, 2, 32]])
C= A + B
A: [[3, 1, 5], [9, 8, -1], [10, 12, 2]] B: [[8, -1, 8], [2, 1, 3], [18, 2, 32]] A + B: [[11, 0, 13], [11, 9, 2], [28, 14, 34]] Multiplier deux matrices Pour multiplier deux matrices, nous utilisons la méthode dot().
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Il fournit généreusement une très bonne explication de la façon dont le processus ressemble à «dans les coulisses». L'auteur a bien décrit l'approche étape par étape et présenté quelques exemples pratiques, tous faciles à suivre. Inverser Python d'une matrice - Excellente bibliothèque. Ceci est juste un petit extrait de code à partir de là pour illustrer très brièvement l'approche ( AM est la matrice source, IM est la matrice d'identité de même taille): def invert_matrix(AM, IM): for fd in range(len(AM)): fdScaler = 1. 0 / AM[fd][fd] for j in range(len(AM)): AM[fd][j] *= fdScaler IM[fd][j] *= fdScaler for i in list(range(len(AM)))[0:fd] + list(range(len(AM)))[fd+1:]: crScaler = AM[i][fd] for j in range(len(AM)): AM[i][j] = AM[i][j] - crScaler * AM[fd][j] IM[i][j] = IM[i][j] - crScaler * IM[fd][j] return IM Mais s'il vous plaît suivez le tout, vous apprendrez beaucoup plus que simplement copier-coller ce code! Il y a aussi un notebook Jupyter, btw. J'espère que cela aide quelqu'un, je l'ai personnellement trouvé extrêmement utile pour ma tâche très particulière (absorber la chaîne de Markov) où je n'ai pas pu utiliser de packages non standard.
from import coo_matrix import numpy as np row = ([0, 1, 3, 0]) col = ([0, 2, 1, 2]) data = ([3, 1, 8, 9]) a = coo_matrix((data, (row, col)), shape = (4, 4)). toarray() print(a)
Les formats Compressed Sparse Column et Compressed Sparse Row sont les plus utilisés et les plus connus. Ces formats sont utilisés pour les tâches WORM (Write Once Read Many), c'est-à-dire écrire une fois et lire autant de fois souhaitée. csc_matrix( (data, indices, indptr), [shape = (a, b)]) est la représentation standard du format CSC (idem pour le format CSR, on change juste crc_matrix par csr_matrix) où les indices des colonnes pour la ligne i sont stockés dans indices [indptr[i]: indptr[i + 1]] et leurs valeurs de bloc correspondantes sont stockées dans data [indptr[i]: indptr[i + 1]]. Exemple 6:
Dans cet exemple on construit une matrice vide de format CSC. Inverser une matrice, c'est pas difficile ! - Major-Prépa. import numpy as np from import csc_matrix c = csc_matrix((4, 4), dtype = 8). toarray() print(c)
Exemple 7:
Dans cet exemple on construit une matrice creuse de format CSC à partir des trois tableaux data, row et col.