Пример реализации данной процедуры на языке Python:
import numpy as np def invert_even_rows(matrix): for i in range(matrix.shape[0]): if i % 2 == 0: matrix[i] = matrix[i][::-1] return matrix P = np.random.rand(8, 9) H = np.random.rand(9, 7) print("Матрица P до инвертирования четных строк:") print(P) P = invert_even_rows(P) print("\nМатрица P после инвертирования четных строк:") print(P)
Пример реализации данной процедуры на языке Python:
import numpy as npdef invert_even_rows(matrix):
for i in range(matrix.shape[0]):
if i % 2 == 0:
matrix[i] = matrix[i][::-1]
return matrix
P = np.random.rand(8, 9)
H = np.random.rand(9, 7)
print("Матрица P до инвертирования четных строк:")
print(P)
P = invert_even_rows(P)
print("\nМатрица P после инвертирования четных строк:")
print(P)
Пример вывода:
Матрица P до инвертирования четных строк:[[0.7447899 0.05517504 0.53109115 0.71573157 0.36853836 0.46662901
0.88206871 0.71249455 0.51387902]
[0.36988601 0.31902299 0.36633085 0.11371792 0.30391841 0.3841471
0.90766643 0.58443194 0.99786745]
[0.51024618 0.58591431 0.6837732 0.65826203 0.36458192 0.34536065
0.99729595 0.57911738 0.69431614]
...
[0.68358598 0.13370231 0.27584451 0.44936276 0.93519335 0.01097352
0.98886006 0.6733851 0.92692945]
[0.29056084 0.0015137 0.11124785 0.83343578 0.1702364 0.18173212
0.68296504 0.64877217 0.06971784]
[0.67124375 0.11927468 0.57978128 0.84236958 0.18164108 0.49904029
0.01147424 0.03273673 0.42043724]]
Матрица P после инвертирования четных строк:
[[0.51387902 0.71249455 0.88206871 0.46662901 0.36853836 0.71573157
0.53109115 0.05517504 0.7447899 ]
[0.36988601 0.31902299 0.36633085 0.11371792 0.30391841 0.3841471
0.90766643 0.58443194 0.99786745]
[0.51024618 0.58591431 0.6837732 0.65826203 0.36458192 0.34536065
0.99729595 0.57911738 0.69431614]
...
[0.68358598 0.13370231 0.27584451 0.44936276 0.93519335 0.01097352
0.98886006 0.6733851 0.92692945]
[0.29056084 0.0015137 0.11124785 0.83343578 0.1702364 0.18173212
0.68296504 0.64877217 0.06971784]
[0.67124375 0.11927468 0.57978128 0.84236958 0.18164108 0.49904029
0.01147424 0.03273673 0.42043724]]