🔥 Как вывести массив в виде матрицы python: детальный гайд и примеры!

Вот как вывести массив в виде матрицы в Python:

import numpy as np

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

print(arr)

Как вывести массив в виде матрицы в Python

Вы хотите научиться выводить массив в виде матрицы в языке программирования Python? Не волнуйтесь, я расскажу вам, как это сделать. Давайте начнем!

Использование функции numpy.reshape()

Одним из способов вывода массива в виде матрицы является использование функции numpy.reshape(). Данная функция позволяет изменить форму массива, без изменения его данных. Вот пример кода:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
matrix = np.reshape(arr, (2, 3))

print(matrix)

В этом примере создается одномерный массив arr, содержащий числа от 1 до 6. Затем мы используем функцию numpy.reshape(), чтобы изменить форму массива на (2, 3), то есть превратить его в матрицу с 2 строками и 3 столбцами. Наконец, мы выводим полученную матрицу.

Результат выполнения данного кода будет:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Использование циклов для вывода матрицы

Если вы не хотите использовать библиотеку NumPy, можно также использовать циклы для вывода массива в виде матрицы. Вот пример такого подхода:

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
rows = 2
cols = 3

# Вывод матрицы
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        index = i * cols + j
        print(arr[index], end=' ')
    print()

В этом примере мы определяем массив arr, содержащий числа от 1 до 6, а также переменные rows и cols, определяющие количество строк и столбцов в матрице соответственно. Затем мы используем вложенные циклы для прохода по каждому элементу матрицы и выводим его, добавляя пробел между элементами каждой строки. В конце каждой строки мы выводим символ новой строки, чтобы матрица была выведена в правильном формате.

Результат выполнения данного кода будет таким же, как и в предыдущем примере:

1 2 3
4 5 6

Заключение

Теперь вы знаете два способа вывода массива в виде матрицы в языке программирования Python. Вы можете использовать функцию numpy.reshape() из библиотеки NumPy или циклы для этой цели. Выбор зависит от ваших предпочтений и требований программы, в которой вы работаете.

И помните, практика делает совершенство! Регулярное использование этих подходов поможет вам стать более опытным и уверенным в работе с массивами в Python.