python作为广受欢迎的一门编程语言,其中很重要的一个原因便是它可以使用很多第三方库。

对第三方库的理解,在笔者看来就是一些python爱好者和专门的研发机构,为满足某一特定应用领域的需要,使用python语言编写的具有特定功能的类与方法的集合。

举个例子,为了让python能够更好地进行矩阵运算,numpy库应运而生。通过调入numpy库,python对矩阵进行操作变得非常容易,这使得python能够像matlab语言一样,轻而易举地通过矩阵处理批量数据。本文要介绍的正是numpy库。

首先通过例子感受一下:

从上图中可以看出,引入numpy库并给它取别名为np,给引入的库取别名通常是简化库的名称,为了在后面使用的时候书写方便。

引入numpy后,创建了一个data矩阵,使用shape方法,我们得到了data矩阵的规格是2行3列。

下面演示一遍在numpy中,矩阵的加、减、乘运算:

需要注意:和数学中对矩阵加减运算的要求一样,参与加减运算的矩阵规格必须一致。

如上图, 两个矩阵之间的点积乘法要求前一矩阵的列数等于后一矩阵的行数。

numpy中,矩阵还有一种类似加减的乘法运算,即相乘的两个矩阵的对应位置的元素相乘,当然,此时也要求两个矩阵的规格相同。

目前本文只介绍这些,但numpy的功能远不止这一点,在后期博文中,笔者将继续探索numpy世界。

            

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