numpy.bmat(obj, l_dict = None, g_dict = None) : Devuelve una array bidimensional especializada de objetos anidados que pueden ser similares a strings o arrays.
Parámetros:
object : array-like or string l_dict : (dict, optional) replaces local operands, A dictionary that replaces local operands in current frame g_dict : (dict, optional) replaces global operands, A dictionary that replaces global operands in current frame.
Devoluciones :
2-D matrix from nested objects
# Python Program illustrating # numpy.bmat import numpy as geek A = geek.mat('4 1; 22 1') B = geek.mat('5 2; 5 2') C = geek.mat('8 4; 6 6') # array like igeekut a = geek.bmat([[A, B], [C, A]]) print("Via bmat array like input : \n", a, "\n\n") # string like igeekut s = geek.bmat('A, B; A, A') print("Via bmat string like input : \n", s)
Producción :
Via bmat array like input : [[ 4 1 5 2] [22 1 5 2] [ 8 4 4 1] [ 6 6 22 1]] Via bmat string like input : [[ 4 1 5 2] [22 1 5 2] [ 4 1 4 1] [22 1 22 1]]
Nota:
estos códigos no se ejecutarán en IDE en línea. Ejecútelos en sus sistemas para explorar el funcionamiento
.
Este artículo es aportado por Mohit Gupta_OMG 😀 . Si te gusta GeeksforGeeks y te gustaría contribuir, también puedes escribir un artículo usando write.geeksforgeeks.org o enviar tu artículo por correo a review-team@geeksforgeeks.org. Vea su artículo que aparece en la página principal de GeeksforGeeks y ayude a otros Geeks.
Escriba comentarios si encuentra algo incorrecto o si desea compartir más información sobre el tema tratado anteriormente.
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por GeeksforGeeks-1 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA