我先声明我学numpy的目的:在python中使用矩阵(我需要在机器学习中使用矩阵),所以我的目的很明确,矩阵;

  矩阵在numpy中叫ndarray(The N-dimensional array),我就是很喜欢问这个ndarray为啥叫ndarray,可是大多教程(特别是中文教程)都不说,这就不利于我们给ndarray一个形象的记忆。

ndarray就是多维数组,叫这个是为了与python里的数组区分开来。

  之后我们把目的细分,具体到这个库对应的函数(以下代码都省略了 import numpy as np 哦):

1.生成

  向量:生成向量用linspace (线性空间)

a = np.linspace( 1, 10 , 5 , endpoint = True)
/*
参数说明 第一个1 是起始数,10是末尾数,5是生成向量(数组)的长度,最后一个是生成数组是否包含末尾数的选择,默认为True(即包含10)
*/ b = np.arange(n)
//生成从0 到n-1的数组 c = np.concatenate( a,b)
//把两个数组连起来 concatenate就是一个单词,表示链接起来

  普通矩阵

a = np.array(list/tuple , dtype = np.float32)
//用array函数最直接,第一个参数为矩阵内容,如
a = np.array([ [1,2] , [3,4] ] )
//矩阵内容为包含行列表的列表,行之间用 逗号 分隔, btw,[] 用()代替也是可以的
//打印a
print( a )
// [[1 2]
// [3 4]]

  特殊矩阵

//一下shape 都是元祖哦, 直白说, 就是类似  ( (行数 , 列数) )的写法
np.ones(shape)
np.zeros(shape)
//元素全为一或全为零的矩阵
np.full(shape,val)
//生成一个每个元素都是val的矩阵 full有全部的意思,所以就是 全部都为val
np.eye(n)
//生成一个对角线为1,其余为零的方阵 (n维单位矩阵)eye,网上说是因为其与数学上单位矩阵的字母I读音一样。

  like  一族

a = np.ones_like(b)
//生成shape和b一样的全为 1 的矩阵 b = np.zeros_like(a)
//这个你猜一下把。

  修改矩阵

.reshape(tuple)
//改变原来的矩阵的shape,但是要使生成矩阵与原元素相同
// a = np.arrange(30).reshape( ( 2,3,5 ) ) 比如这样用
// 这儿有个注意的地方,如果参数的元组元素里面有-1,说明其大小可以由其他元祖元素推出来,不用程序员给出。
// 例如一个 长100 的向量 a ,想把它改成 20*5则
a.reshape((20,-1)) .resize( tuple )
//这个和reshape一样用,不过会改变原数组哦,也就是reshape用完,原数组还是原来的配方,但是用过resize之后,某老吉就变成某多宝了~ .swapaxes( ax1 , ax2)
//学过线代的都觉得这个熟悉吧, ,没错这就是转置,transpose

2.矩阵信息查询

//以下函数都是 ndaray对象的成员 直白就是 声明了一个矩阵a, 要使用就得 a.value()

a.ndim
//就是矩阵的维度,一般是2嘛 a.shape
//n 行 m 列 a.size
// 矩阵中有几个元素,相当于 n*m a.dtype
//矩阵中元素的类型

3.矩阵运算

  numpy有一个奇怪的运算叫元素运算,就是A*B代表矩阵A和矩阵B每个元素相乘,,那么我的运算在哪里呢?

  矩阵与矩阵运算

np.dot( A , B)
//矩阵乘法 A**-1
//矩阵的逆

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