MATRICI PYTHON

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CoSA SONO LE MATRICI?

Le matrici in Python sono una struttura dati bidimensionale che consiste in una collezione di elementi disposti in righe e colonne

Nella programmazione, le matrici possono essere utilizzate per rappresentare dati tabulari, immagini, grafici, mappe, e molto altro

In Python, le matrici possono essere rappresentate utilizzando liste di liste, dove ogni lista interna rappresenta una riga della matrice

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// matrici con numpy

1. non native in Python
2. efficiente
3. la sintassi per accedere agli elementi è lievemente diversa da quella delle liste di liste
4. in alcuni rari casi potrebbe portare problemi di installazione e/o conflitti (l’implementazione non è puro Python)

// liste di liste

1. native in Python
2. non efficienti
3. le liste sono pervasive in Python, probabilmente incontrerai matrici espresse come liste di liste in ogni caso
4. forniscono un’idea di come costruire una struttura dati annidata
5. possono servire per comprendere concetti importanti come puntatori alla memoria e copie

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// COME IMPLEMENTARE LE MATRICI con numpy

Dopo aver caricato il modulo numpy, uso la funzione array() per creare una matrice m x n , ossia con m righe e n colonne."array(espressione)" Dove 'espressione' è una lista di liste contenenti ciascuna una riga della matrice, dalla prima all'ultima. import numpy m=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print(m)

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// FUNZIONI NUMPY

// NP.FULL

// NP.ZEROS

// NP.ONES

Si usa per creare matrici composte da uni, come parametri si inserisce la dimensione mettendo prima le righe e poi le colonne

Si usa per dare ad una intera matrice un valore n inserito tra i parametri oltre alla dimensione della matrice

Si usa per creare matrici composte da zeri, come parametri si inserisce la dimensione mettendo prima le righe e poi le colonne

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//COSA sono LE liste di liste

Una lista di liste, anche conosciuta come lista annidata, è una struttura dati in cui una lista principale contiene altre liste come suoi elementi. Quindi, invece di avere un singolo valore in ogni posizione della lista principale, abbiamo una lista completa all'interno di ogni posizione.

+info

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// ESERCIZI DA sVOLGERE:

• Calcola la somma di due matrici.

• Calcola il prodotto di due matrici.

• Creare un programma che prenda in input una lista di liste di interi e restituisca la somma di tutti gli elementi presenti nelle sottoliste.

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ESERCIZIO 2

ESERRRRCIZIO 3

ESERCIZIO 1

ESERCIZIO 5

ESERCIZIO 4

¡FINE!

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// esercizi da svolgere:

• Scrivi un programma che prenda in input una lista di liste di interi e restituisca una nuova lista in cui ogni sottolista è invertita.
• Creare un programm che prenda in input una lista di liste di numeri float e restituisca una nuova lista in cui ogni sottolista è ordinata in modo crescente.

La libreria numpy è una delle librerie più popolari per la programmazione in Python. È stata creata nel 2005 da Travis Olliphant, un programmatore e matematico statunitense. Numpy fornisce supporto per array multidimensionali/matrici, insieme a una vasta collezione di funzioni e metodi per operare su queste matrici. È utile per l'esecuzione di operazioni matematiche efficienti.

LAVORO SVOLTO DA:BLUNDETTO LORENZO ROSSI ALESSIO SINGH JANVIR

nomeMatr.dtype: restituisce il tipo di dati della matrice.nomeMatr.sum(): calcola la somma degli elementi della matrice. nomeMatr.mean(): Calcola la media degli elementi della matrice. nomeMatr.max(): trova il valore massimo della matrice. nomeMatr.min(): trova il valore minimo della matrice. Per poter installare la libreria NumPy è opportuno aprire il cmd e digitare: pip install numpy

somma=0 liste= [[1,2,3], [4,5,6]] for sotto_lista in liste: for numero in sotto_liste:somma+=numeroprint(somma)

// COME IMPLEMENTARE:

LISTA1 =[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] In questo caso, l'elenco principale contiene tre sotto-elenchi, ognuno dei quali contiene tre elementi. Possiamo accedere ai singoli elementi sfruttando gli indici: print(LISTA1[0]) # Output: [1, 2, 3] print(LISTA![2][1]) # Output: 8

lista_non_ordinata = [[3.5, 1.2, 2.8], [4.7, 2.1, 5.2, 3.9], [2.3, 1.8, 3.1]] lista_ordinata = [] for sottolista in lista_non_ordinata:sottolista_ordinata = sorted(sottolista) lista_ordinata.append(sottolista_ordinata)print(lista_ordinata)

lista =[[1,2,3], [4,5,6]] lista_contrario=[ ] for sottolista in lista:Slista_contr=[ ]for i in sottolista:Slista_contr.insert(0,i) lista_conntrario.append(Slista_contr)print(lista_contrario)

import numpy as npmatrice1 = np.array([1,2,3], [4,5,6]) matrice2 = np.array([7,8,9],[10,11,12]) somma = matrice1+matrice2 print(somma)

import numpy as npmatrice1 = np.array([1,2], [4,5]) matrice2 = np.array([3,4],[6,7]) prodotto= np.dot(matrice1, matrice2) print(prodotto)