我们知道在处理数据的时候,使用矩阵间的运算将会是方便直观的.matlab有先天的优势,算矩阵是它的专长.当然我们用python,经常要用到的可能是numpy这个强大的库. 矩阵有两种乘法,点乘和对应项相乘(element-wise product).在numpy中应该怎么实现呢,看看下面的例子就明白了. ## A = B = array([[1, 2], ## [3, 4]]) >>>A = np.array([[1,2],[3,4]]) >>>B = np.array…

Numpy中数组的乘法 按照两个相乘数组A和B的维度不同,分为以下乘法: 数字与一维/二维数组相乘: 一维数组与一维数组相乘: 二维数组与一维数组相乘: 二维数组与二维数组相乘: numpy有以下乘法函数: *符号或者np.multiply:逐元素乘法,对应位置的元素相乘,要求shape相同 @符号或者np.matmul:矩阵乘法,形状要求满足(n,k),(k,m)->(n,m) np.dot:点积乘法 解释:点积,也叫内积,也叫数量积两个向量a = [a1, a2,-, an]和b = [b1…

参考原文链接(英文版):https://www.sharpsightlabs.com/blog/numpy-axes-explained/:中文版:https://www.jianshu.com/p/f4e9407f9f9d 学好数据分析,得学好Numpy:学好Numpy,首先彻底理解“轴”的概念! 1. 在二维NumPy数组中,轴是沿行和列的方向  AXIS 0 轴是沿着行(rows)的方向 在NumPy数组中,axis 0 是第一轴.对于二维或多维数组,axis 0 是沿行(row)向下的轴…

import numpy as np a = np.array([[1,5,3],[4,2,6]]) print(a.min()) #无参,所有中的最小值 print(a.min(0)) # axis=0; 每列的最小值 print(a.min(1)) # axis=1:每行的最小值…

列合并/扩展:np.column_stack() 行合并/扩展:np.row_stack() >>> import numpy as np >>> a = np.arange(9).reshape(3,-1) >>> a array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>> b = np.arange(10, 19).reshape(3, -1) >>> b array([[10,…

如果没有参数min()返回一个标量,如果有参数0表示沿着列,1表示沿着行.…

关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat…

在NumPy中,矩阵是 ndarray 的子类,与数学概念中的矩阵一样,NumPy中的矩阵也是二维的,可以使用 mat . matrix 以及 bmat 函数来创建矩阵. 一.创建矩阵 mat 函数创建矩阵时,若输入已为 matrix 或 ndarray 对象,则不会为它们创建副本. 因此,调用 mat() 函数和调用 matrix(data, copy=False) 等价. 1) 在创建矩阵的专用字符串中,矩阵的行与行之间用分号隔开,行内的元素之间用空格隔开.使用如下的字符串调用 mat 函数…

xzcfightingup   python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执…

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工…