Python помогите Задача 7. Матрицы
Вы стажируетесь в лаборатории искусственного интеллекта, в ней вам поручили разработать класс Matrix для обработки и анализа данных. Ваш класс должен предоставлять функциональность для выполнения основных операций с матрицами, таких как сложение, вычитание, умножение и транспонирование. Это будет полезно для обработки и структурирования больших объёмов данных, которые используются в обучении нейронных сетей.
Задача
Создайте класс Matrix для работы с матрицами.
Реализуйте методы:
сложения,
вычитания,
умножения,
транспонирования матрицы.
Создайте несколько экземпляров класса Matrix и протестируйте реализованные операции.
Пример:
# Создание экземпляров класса Matrix
m1 = Matrix(2, 3)
m1.data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
m2 = Matrix(2, 3)
m2.data = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
# Тестирование операций
print("Матрица 1:")
print(m1)
print("Матрица 2:")
print(m2)
print("Сложение матриц:")
print(m1.add(m2))
print("Вычитание матриц:")
print(m1.subtract(m2))
m3 = Matrix(3, 2)
m3.data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
Вывод
Матрица 1:
1 2 3
4 5 6
Матрица 2:
7 8 9
10 11 12
Сложение матриц:
8 10 12
14 16 18
Вычитание матриц:
-6 -6 -6
-6 -6 -6
Умножение матриц:
22 28
49 64
Транспонирование матрицы 1:
1 4
2 5
3 6 помогите пожалуйста
Конечно, помогу тебе с задачей!
Вот решение для класса Matrix:
python
class Matrix:
def __init__(self, rows, columns):
self.rows = rows
self.columns = columns
self.data = [[0 for _ in range(columns)] for _ in range(rows)]
def add(self, other):
if self.rows != other.rows or self.columns != other.columns:
raise ValueError("Матрицы должны быть одинакового размера для сложения.")
result = Matrix(self.rows, self.columns)
for i in range(self.rows):
for j in range(self.columns):
result.data[i][j] = self.data[i][j] + other.data[i][j]
return result
def subtract(self, other):
if self.rows != other.rows or self.columns != other.columns:
raise ValueError("Матрицы должны быть одинакового размера для вычитания.")
result = Matrix(self.rows, self.columns)
for i in range(self.rows):
for j in range(self.columns):
result.data[i][j] = self.data[i][j] - other.data[i][j]
return result
def multiply(self, other):
if self.columns != other.rows:
raise ValueError("Количество столбцов первой матрицы должно быть равно количеству строк второй матрицы для умножения.")
result = Matrix(self.rows, other.columns)
for i in range(self.rows):
for j in range(other.columns):
for k in range(self.columns):
result.data[i][j] += self.data[i][k] * other.data[k][j]
return result
def transpose(self):
result = Matrix(self.columns, self.rows)
for i in range(self.rows):
for j in range(self.columns):
result.data[j][i] = self.data[i][j]
return result
def __str__(self):
output = ""
for row in self.data:
output += "\t".join(str(element) for element in row)
output += "\n"
return output
# Создание экземпляров класса Matrix
m1 = Matrix(2, 3)
m1.data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
m2 = Matrix(2, 3)
m2.data = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
# Тестирование операций
print("Матрица 1:")
print(m1)
print("Матрица 2:")
print(m2)
print("Сложение матриц:")
print(m1.add(m2))
print("Вычитание матриц:")
print(m1.subtract(m2))
m3 = Matrix(3, 2)
m3.data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
print("Умножение матриц:")
m4 = m1.multiply(m3)
print(m4)
print("Транспонирование матрицы 1:")
m5 = m1.transpose()
print(m5)
Ты можешь использовать этот код, чтобы создать класс Matrix и протестировать операции сложения, вычитания, умножения и транспонирования матриц. Если у тебя возникнут вопросы или что-то не будет работать, дай мне знать!
Вот тебе умножение матриц по правилам линейной алгебры, создаешь класс, в нем создаешь метод с параметрами self, other... Ставишь в коде селфы и радуешься - метод умножения матриц реализован
