Как перемножить элементы строки в матрице, которые принадлежат диапазону [a,b]?
Например у нас есть матрица :
[
[1.192, 1.192, 2.255, 0.011, 2.167],
[1.192, 1.192, 2.255, 0.011, 2.167],
[2.255, 2.255, 1.734, 0.109, 5.810],
[0.011, 0.011, 0.109, 0.420, 1.081],
[2.167, 2.167, 5.810, 1.081, 0.191]
]
Нам нужно получить вектор [x1, x2, x3, x4, x5], где
x1 умноженные элементы первой строки, которые принадлежат диапазону [2;10];
x2 умноженные элементы второй строки, которые принадлежат диапазону [2;10];
x3 аналогично.
Если посчитать то в итоге мы должны получить
vector=[4.887, 4.887, 29.544, 0, 27.283].
Я пытался, но код не работает:
def vectorMatrix ():
vector=[]
for i in range (N):
for j in range (N):
if 2<=a[i][j]<=10:
vector[i] *= a[i][j]
print (a[i][j], end =' ')
print()
vectorMatrix ()
Ответы (2 шт):
Автор решения: Acinit
→ Ссылка
Можно попробовать вот так:
a = [
[1.192, 1.192, 2.255, 0.011, 2.167],
[1.192, 1.192, 2.255, 0.011, 2.167],
[2.255, 2.255, 1.734, 0.109, 5.810],
[0.011, 0.011, 0.109, 0.420, 1.081],
[2.167, 2.167, 5.810, 1.081, 0.191]
]
vector = []
for i in range(len(a)):
vector.append(0)
for j in range(len(a[i])):
if not (2<=a[i][j]<=10):
a[i][j] = 0
if a[i][j] != 0:
if vector[i] == 0 : vector[i] = 1
vector[i] = round(vector[i] * a[i][j], 3)
print(vector)
Вывод:
[4.887, 4.887, 29.544, 0, 27.283]
Автор решения: Vladimir Bogdanov
→ Ссылка
Более компактный вариант (в одну строку, если убрать переносы строк внутри квадратных скобок):
from math import prod
vector = list()
min_val = 2
max_val = 10
default_val = float(0)
vector = [
prod(mult_val) if mult_val else default_val for mult_val in
[
[a_col for a_col in a_str if min_val <= a_col <= max_val] for a_str in a
]
]
Для многоразового использования удобно оформить в виде функции. Внимание!!! Функция заточена на двумерный массив.
from typing import Union
from itertools import chain
from math import prod
def mult_matrix(
matrix: list[list[float]],
min_val: Union[float, None] = None,
max_val: Union[float, None] = None,
default_val: float = 0.00,
) -> list[float]:
if max_val is None:
max_val = max(chain.from_iterable(matrix))
if min_val is None:
min_val = min(chain.from_iterable(matrix))
if min_val > max_val:
min_val, max_val = max_val, min_val
return [
float(prod(mult_val)) if mult_val else default_val
for mult_val in [[a_col for a_col in a_str if min_val <= a_col <= max_val] for a_str in matrix]
]