numpy库是Python进行数据分析和矩阵运算的一个非常重要的库,可以说numpy让Python有了matlab的味道

本文主要介绍几个numpy库下的小函数。

1、mat函数

mat函数可以将目标数据的类型转换为矩阵(matrix)

import numpy as np
>>a=[[1,2,3,],
[3,2,1]]
>>type(a)
>>list >>myMat=np.mat(a)
>>myMat
>>matrix([[1,2,3],[3,2,1]]) >>type(myMat)
>>numpy.matrixlib.defmatrix.martix

因此可以使用mat函数将一个列表a转换成相应的矩阵类型。

2、zeros

zeros函数是生成指定维数的全0数组

>>myMat=np.zeros(3)    ###生成一个一维的全0数组
>>print(myMat)
>>array([0.,0.,0.]) >>myMat1=np.zeros((3,2)) ####生成一个3*2的全0数组
>>print(myMat)
>>array([[0.,0.],
[0.,0.]
[0.,0.]])

3、ones

ones函数是用于生成一个全1的数组

>>onesMat=np.ones(3)   ###1*3的全1数组
>>print(onesMat)
>>array([1.,1.,1.]) >>onesMat1=np.ones((2,3)) ###2*3的全1数组
>>print(onesMat1)
>>array([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.]])

4.eye

eye函数用户生成指定行数的单位矩阵

>>eyeMat=np.eye(4)
>>print(eyeMat)
>>array([[1.,0.,0.,0.],
[0.,1.,0.,0.],
[0.,0.,1.,0.,],
[0.,0.,0.,1.]])

5、.T

.T作用于矩阵,用作球矩阵的转置

>>myMat=np.mat([[1,2,3],[4,5,6]])
>>print(myMat)
>>matrix([[1.,2.,3.]
[4.,5.,6.]]) >>print(myMat.T)
>>matrix([[1,4],
[2,5],
[3,6]])

6、tolist

tolist函数用于把一个矩阵转化成为list列表

>>x=np.mat([[1,2,3],[4,5,6]])
>>print(x)
>>matrix([[1,2,3],[4,,5,6]])
>>type(x)
>>matrix >>x.tolist()
>>[[1,2,3],[4,5,6]]

7.getA()

getA()函数是numpy.matrix下的一个函数,用作把矩阵转换成数组,等价于np.asarray(self).

>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
>>> x.getA()
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])

8. .I

.I用作求矩阵的逆矩阵。逆矩阵在计算中是经常需要用到的。例如一个矩阵A,求A的逆矩阵B,即存在矩阵B是的AB=I(I为单位)

In [3]: a=mat([[1,2,3],[4,5,6]])

In [4]: a
Out[4]:
matrix([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]) In [5]: a.I
Out[5]:
matrix([[-0.94444444, 0.44444444],
[-0.11111111, 0.11111111],
[ 0.72222222, -0.22222222]])
In [6]: s=a.I In [8]: a*s
Out[8]:
matrix([[ 1.00000000e+00, 3.33066907e-16],
[ 0.00000000e+00, 1.00000000e+00]])

关于array和matrix的区别,可以参考http://www.cnblogs.com/summerkiki/p/4931226.html

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