GÖRÜNTÜ İŞLEME ÖDEV*

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

#-----------------------------------------------------------------------------
# husonet
# Hüseyin Özdemir
# 03.03.2011
# 2 adet tanımlanmış eleman sayısı aynı olan matris çarpımını yapar
#------------------------------------------------------------------------------

if __name__ == '__main__':
    matris1      = [[1, 2, 3],[4, 5, 6]]
    matris2      = [[1, 2, 3],[4, 5, 6]]
    carpimMatris = []
    for mat2 in matris2:
        for eleman2 in mat2:
            for mat1 in matris1:
                for eleman1 in mat1:
                    carpimMatris.append(eleman1 * eleman2)
    print carpimMatris

>>> from numpy import *    # Numpy kütüphanesini ön alan adı eki olmadan ekliyoruz

>>> print(identity(3))     # birim köşegen matris

[[ 1.  0.  0.]

 [ 0.  1.  0.]

 [ 0.  0.  1.]]

>>> print(eye(3))          # birim köşegen matris

[[ 1.  0.  0.]

 [ 0.  1.  0.]

 [ 0.  0.  1.]]

>>> print(eye(3, k=1))     # köşegenin bir üst çapraza birim vektör ekleme

[[ 0.  1.  0.]

 [ 0.  0.  1.]

 [ 0.  0.  0.]]

>>> print(eye(3, k=-2))    # köşegenin iki alt çapraza birim vektör ekleme

[[ 0.  0.  0.]

 [ 0.  0.  0.]

 [ 1.  0.  0.]]

 

>>> print(diag([2,3,4], k=0))       # [2,3,4] dizisinden köşegen matris

[[2 0 0]

 [0 3 0]

 [0 0 4]]

>>> print(diag([2,3,4], k=1))       # aynı diziden bir üst köşegen matris

[[0 2 0 0]

 [0 0 3 0]

 [0 0 0 4]

 [0 0 0 0]]

>>>

>>> # üçlü bant matris oluşturma

>>> print(diag(ones(4),k=-1) + diag(2*ones(5),k=0) + diag(ones(4), k=1))

[[ 2.  1.  0.  0.  0.]

 [ 1.  2.  1.  0.  0.]

 [ 0.  1.  2.  1.  0.]

 [ 0.  0.  1.  2.  1.]

 [ 0.  0.  0.  1.  2.]]

  




>>> A = ones((4,4))    # 1'lerden oluşan matris

>>> x = ones(4)        # 1'lerden oluşan vektör

>>> b = A*x            # matrisin her bir sütununun x ile vektörel çarpımı

>>> print(b)

[[ 1.  1.  1.  1.]

 [ 1.  1.  1.  1.]

 [ 1.  1.  1.  1.]

 [ 1.  1.  1.  1.]]

>>> b = dot(A,x)      # lineer cebir çarpımı

>>> print(b)

[ 4.  4.  4.  4.]

 

>>> A = random.random((4,4))     # rastgele kare A matrisi

>>> print(A)

[[ 0.69769186  0.79776825  0.09984681  0.21271922]

 [ 0.05979394  0.72758335  0.0570817   0.59825989]

 [ 0.61698744  0.29374527  0.82004994  0.41084264]

 [ 0.02961924  0.86964469  0.63311203  0.82975882]]

>>> b = random.random(4)         # rastgele b vektörü

>>> print(b)

[ 0.20801453  0.81169016  0.84603751  0.74985329]<

>>>

>>> x = dot(linalg.inv(A), b)    # Ax=b çözümü olarak x=A^-1*b

>>> print(dot(A,x))              # bulduğumuz çözümün sağlamasını yapıyoruz (Ax=b)

[ 0.20801453  0.81169016  0.84603751  0.74985329]