Matrices
Como determinar una matriz
import numpy as np
from numpy import matrix
a=np.array([[1,2], [2,4]])
print(np.linalg.det(a))
b=np.array([[3,2,1], [0,2,-5],[-2,1,4]])
print(np.linalg.det(b))
b=np.array([[3,2,1], [0,2,-5],[-2,1,4]])
print(np.linalg.det(b))
print('matriz c');c=matrix([[2,4,1],[1,-2,3],[5,0,-1]])
print(c)
print()
print('matriz d');d=matrix([[3,-1,-2],[0,5,6],[0,0,9]])
print(d)
print()
print('matriz e');e=matrix([[2,0,-1],[0,-1,2],[1,-2,5]])
print(e)
print()
print('OPERACIONES CON MATRIZ')
f=-c-d+e
print('-c-d+e');print(f)
print()
print('c+d-e');g=c+d-e
print(g)
print()
print('3*c + e/2');h=(3*c)+e/2
print(h)
print()
Matrices uno
import numpy as np
from numpy import matrix #[lista] (tupla) (costructor [lista])
b=np.array([[0,1,2], [3,4,5]])
print(b)
print(b.ndim)
print(b.shape) #shape= dimencion en algebra de la matriz
c=np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
print(c)
print(c.ndim)
print(c.shape)
print(len(c))
print()
d=np.array([[[1], [2]], [[3], [4]]])
print(d)
print(d.ndim)
print(d.shape)
print('sumas', ' ', 'multiplicaion')
a=np.array([1,2,3,4])
print(a)
a=a+1
print(a)
a=2*a
print(a)
a=2**a #2elevado a la potencia A
print(a)
x1=np.array([[[1,2,3], [3,4,5]],[6,7,8]])
#depende de los corchetes para matcar la dimencion los hace 1 solo o dos.
y1=np.array([1,2,3])
print('DE X', x1.ndim)
print('DE X', y1.ndim)
Matrices dos
print('operadores')
a=np.array([1,1,0,0], dtype=bool)
b=np.array([1,0,1,0], dtype=bool)
print(a | b)
print(a & b)
print(a ^ b)
x=np.array([1,2,3,4])
print(x.sum() )
print('multiplicacion')
a=matrix([[1,3,-5], [3,4,2], [-5,2,0]])
print(a)
b=matrix([[1],[5], [3]])
print(b)
x=np.array([1,2,3,4])
print(x.sum)
#por columna:
print('suma renglon y columna')
x=np.array([[1,1], [2,2]])
print(x.sum(axis=0))
#por renglon
print(x.sum(axis=1))
print('multiplicacion')
a=matrix([[1,3-5],[3,4,2],[-5,2,0]])
print(a)
b=matrix([[1],[5],[3]])
print(b)
a=a*b
print(a)
#estadistico #desviacion media
#x=np.array([8,4,6,2,10,11])
print(x.mean())
#desviacion estandar
print(x.std())
print(np.median(x))
print(x.min())
print(x.max())
#indice del maximo
print(np.argamax(x))
#algebra lineal basica
print('transpuestas')
b=matrix([[1],[5],[3]])
print(b.T) # calculamos la transpuesdtas de
print(b.H) #calculamos la hemitica (transpuestas)
c=a.I #calculamos la inversa de a
print(c)
print(a*c) #multiplicacion de a*b
Matriz uno
from pylab import *
lista=[1,2,3,4,5] #lista
print(type(lista)) #arreglo
a= np.array(lista)
print(type(a))
#-------------------
# python lindo....no2
a=[1,2,3]
b=a[:]
print(b)
b[0]=100
print (b)
print (a), print()
#__________________________
a= np.array([1,2,3])
b=a[:]
print("b original",b)
print(a), print()
#___________________________ como se resuelve
a=np.array([1,2,3])
b=a[:].copy() #fuerza la copia .copy no modifica si no que ses un derivado
print("antes",b)
b[0]=100
print("despues",b)
print("valor de a",a)
Matriz dos
from pylab import *
a=np.array([[ 1, 1, 1],
[ 1, 1, 1],
[ 1, 1, 1]])
print("Arreglo", a)
#didactico
for i in range(len(a)):
for j in range(len(a)):
print(a[i][j], end="")
print()
print()
for ren in a:
for col in ren:
print (col, end="")
print()
Matriz tres
import numpy as np
#para solamente tener las librerias de np que son de arreglo
a=np.append([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print (a)
#cuando no se espesifica el eje, valores
b=np.append([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], axis=0)
print (b)
#matrices
print(b.ndim)
#auto lenado
print(b.shape)
#auto llenado
print()
a=np.arange(10) #0 ... n-1 (1)
print("primer autollenado",a)
b=np.arange(1,9,2) #inicio, final(excuido), paso
print("llenadopor eleccion",b)
c=np.linspace(0,1,8) #inicio, final, numero de puntos
print("llenado de puntos",c)
d=np.linspace(0,1,5, endpoint=false)
print("aun no se",d)
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