python 矩阵
python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包。
1.numpy的导入和使用
from numpy import *;#导入numpy的库函数
import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时,需要以np.开头。
2.矩阵的创建
由一维或二维数据创建矩阵
from numpy import *;
a1=array([1,2,3]);
a1=mat(a1);
创建常见的矩阵
data1=mat(zeros((3,3)));
#创建一个3*3的零矩阵,矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3)
data2=mat(ones((2,4)));
#创建一个2*4的1矩阵,默认是浮点型的数据,如果需要时int类型,可以使用dtype=int
data3=mat(random.rand(2,2));
#这里的random模块使用的是numpy中的random模块,random.rand(2,2)创建的是一个二维数组,需要将其转换成#matrix
data4=mat(random.randint(10,size=(3,3)));
#生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵,如果需要指定下界则可以多加一个参数
data5=mat(random.randint(2,8,size=(2,5));
#产生一个2-8之间的随机整数矩阵
data6=mat(eye(2,2,dtype=int));
#产生一个2*2的对角矩阵
a1=[1,2,3];
a2=mat(diag(a1));
#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵
3.常见的矩阵运算
1. 矩阵相乘
a1=mat([1,2]);
a2=mat([[1],[2]]);
a3=a1*a2;
#1*2的矩阵乘以2*1的矩阵,得到1*1的矩阵
2. 矩阵点乘
矩阵对应元素相乘
a1=mat([1,1]);
a2=mat([2,2]);
a3=multiply(a1,a2);
矩阵点乘
a1=mat([2,2]);
a2=a1*2;
3.矩阵求逆,转置
矩阵求逆
a1=mat(eye(2,2)*0.5);
a2=a1.I;
#求矩阵matrix([[0.5,0],[0,0.5]])的逆矩阵
矩阵转置
a1=mat([[1,1],[0,0]]);
a2=a1.T;
4.计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。
a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]]);
计算每一列、行的和
a2=a1.sum(axis=0);//列和,这里得到的是1*2的矩阵
a3=a1.sum(axis=1);//行和,这里得到的是3*1的矩阵
a4=sum(a1[1,:]);//计算第一行所有列的和,这里得到的是一个数值
计算最大、最小值和索引
a1.max();//计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值
a2=max(a1[:,1]);//计算第二列的最大值,这里得到的是一个1*1的矩阵
a1[1,:].max();//计算第二行的最大值,这里得到的是一个一个数值
np.max(a1,0);//计算所有列的最大值,这里使用的是numpy中的max函数
np.max(a1,1);//计算所有行的最大值,这里得到是一个矩阵
np.argmax(a1,0);//计算所有列的最大值对应在该列中的索引
np.argmax(a1[1,:]);//计算第二行中最大值对应在改行的索引
5.矩阵的分隔和合并
矩阵的分隔,同列表和数组的分隔一致。
a=mat(ones((3,3)));
b=a[1:,1:];//分割出第二行以后的行和第二列以后的列的所有元素
矩阵的合并
a=mat(ones((2,2)));
b=mat(eye(2));
c=vstack((a,b));//按列合并,即增加行数
d=hstack((a,b));//按行合并,即行数不变,扩展列数
4.矩阵、列表、数组的转换
列表可以修改,并且列表中元素可以使不同类型的数据,如下:
l1=[[1],'hello',3];
numpy中数组,同一个数组中所有元素必须为同一个类型,有几个常见的属性:
a=array([[2],[1]]);
dimension=a.ndim;
m,n=a.shape;
number=a.size;//元素总个数
str=a.dtype;//元素的类型
numpy中的矩阵也有与数组常见的几个属性。
它们之间的转换:
a1=[[1,2],[3,2],[5,2]];//列表
a2=array(a1);//将列表转换成二维数组
a3=array(a1);//将列表转化成矩阵
a4=array(a3);//将矩阵转换成数组
a5=a3.tolist();//将矩阵转换成列表
a6=a2.tolist();//将数组转换成列表
这里可以发现三者之间的转换是非常简单的,这里需要注意的是,当列表是一维的时候,将它转换成数组和矩阵后,再通过tolist()转换成列表是不相同的,需要做一些小小的修改。如下:
a1=[1,2,3];
a2=array(a1);
a3=mat(a1);
a4=a2.tolist();//这里得到的是[1,2,3]
a5=a3.tolist();//这里得到的是[[1,2,3]]
a6=(a4 == a5);//a6=False
a7=(a4 is a5[0]);//a7=True,a5[0]=[1,2,3];
矩阵转换成数值,存在以下一种情况:
dataMat=mat([1]);
val=dataMat[0,0];//这个时候获取的就是矩阵的元素的数值,而不再是矩阵的类型
python 矩阵的更多相关文章
- Python 矩阵(线性代数)
Python 矩阵(线性代数) 这里有一份新手友好的线性代数笔记,是和深度学习花书配套,还被Ian Goodfellow老师翻了牌. 笔记来自巴黎高等师范学院的博士生Hadrien Jean,是针对& ...
- Python 矩阵与矩阵以及矩阵与向量的乘法
import numpy as np numpy模块的array相乘时,有两种方式:一是矩阵形式,二是挨个相乘. 需要用矩阵形式相乘时,则要用np.dot()函数. #矩阵与矩阵相乘a = np.ar ...
- Python 矩阵相关
Python 中矩阵运算主要使用numpy库.NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数索引的元素表格(通常是元素是数字).因此对于随机查找来说,比pyt ...
- Numpy使用大全(python矩阵相关运算大全)-Python数据分析基础2
//2019.07.10python数据分析基础——numpy(数据结构基础) import numpy as np: 1.python数据分析主要的功能实现模块包含以下六个方面:(1)numpy—— ...
- python——矩阵的奇异值分解,对图像进行SVD
矩阵SVD 奇异值分解(Singular Value Decomposition)是一种重要的矩阵分解方法,可以看做是对方阵在任意矩阵上的推广.Singular的意思是突出的,奇特的,非凡的,按照这样 ...
- python矩阵的切片(或截取)
矩阵一般有行也有列,所以矩阵的截取也需要包含行和列两个参数. 假设a是一个矩阵,a的截取就可写成:a[起始行:终止行,起始列:终止列],中括号中有一个逗号,逗号前的是为了分割行的,逗号后的是为了分割列 ...
- Python: 矩阵与线性代数运算
需要执行矩阵和线性代数运算,比如矩阵乘法.寻找行列式.求解线性方程组等等. 矩阵类似于3.9 小节中数组对象,但是遵循线性代数的计算规则.下面的一个例子展示了矩阵的一些基本特性: >>&g ...
- python 矩阵转置
arrA=[[,,,],[,,,],[,,,],[,,,]] N= #声明4x4数组arr arrB=[[None] * N for row in range(N)] print('[原设置的矩阵内容 ...
- python 矩阵分成上三角下三角和对角三个矩阵
diagonal Return specified diagonals. diagflat Create a 2-D array with the flattened input as a diago ...
随机推荐
- CSU2179: 找众数
Description 由文件给出N个1到30000间无序数正整数,其中1≤N≤10000,同一个正整数可能会出现多次,出现次数最多的整数称为众数.求出它的众数及它出现的次数. Input 输入文件第 ...
- python3.x Day5 subprocess模块!!
subprocess模块: # subprocess用来替换多个旧模块和函数 os.system os.spawn* os.popen* popen2.* commands.* subprocess简 ...
- ubuntu server 12.04.4安装配置
这里讲
- Python Pandas库的学习(三)
今天我们来继续讲解Python中的Pandas库的基本用法 那么我们如何使用pandas对数据进行排序操作呢? food.sort_values("Sodium_(mg)",inp ...
- pop(),del A[:], a[:] = b[:]/'str'/可迭代的
s = ['a','ma','shi','ge'] s0 = s.pop(0) #---> 有返回值 print(s,s0) s1 = s.remove('shi') #---> 无返回值 ...
- 简单的python代码实现语音朗读
昨天女友生日,因为她一直对生日无感,所以我也就没有准备什么礼物.想起元旦前写的自动测试的脚本,添加了语音来提示测试和报告错误.灵机一动,为什么不用这个语音来庆祝她生日快乐呢?身为设计公司市场经理的她对 ...
- Spring核心技术(六)——Spring中Bean的生命周期
前文已经描述了Bean的作用域,本文将描述Bean的一些生命周期作用,配置还有Bean的继承. 定制Bean 生命周期回调 开发者通过实现Spring的InitializeingBean和Dispos ...
- 添物不花钱学JavaEE(基础篇)- Java
Java Java是一面向对象语言 Write Once Run Anywhere Designed for easy Web/Internet applications, Mobile Widesp ...
- [Oracle, MySQL] Oracle通过dblink连接MySQL
http://blog.csdn.net/dbanote/article/details/10488581 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 业务上有这么一个需求,需要把Oracl ...
- 使用mysql-proxy 快速实现mysql 集群 读写分离
目前较为常见的mysql读写分离分为两种: 1. 基于程序代码内部实现:在代码中对select操作分发到从库:其它操作由主库执行:这类方法也是目前生产环境应用最广泛,知名的如DISCUZ X2.优点是 ...