Numpy入门 - 线性代数运算】的更多相关文章

本节矩阵线性代数有很多内容,这里重点演示计算矩阵的行列式.求逆矩阵和矩阵的乘法. 一.计算矩阵行列式[det] import numpy as np from numpy.linalg import det a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) c = det(a) print(c) #行列式为0,不存在逆矩阵 b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 19]]) c = det(b) prin…
import numpy as np A = [[1,2],[2,1]] np.linalg.inv(A)  #计算矩阵A的逆矩阵. #显示结果 [[-0.33333333 0.66666667] [ 0.66666667 -0.33333333]] print(np.linalg.pinv(A)) #计算矩阵A的广义逆矩阵 #显示结果 [[-0.33333333 0.66666667] [ 0.66666667 -0.33333333]]…
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: >>> import numpy as np >>> m = np.matrix([[1,-2,3],[0,4,5],[7,8,-9]]) >>> m matrix([[ 1, -2, 3], [ 0, 4, 5], [ 7, 8, -9]]) >>> #…
今天是Numpy入门系列教程第一讲,首先是安装Numpy: $ pip install numpy numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,本节主要介绍生成连续二维数组.随机二维数组和自定义二维数组. 一.生成连续二维数组 import numpy as np np.arange(12).reshape(3, 4) array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) 二.生成随机二维数组 import numpy as np np.…
转自:http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 项目中有涉及趋势预测的工作,整理一下这3种拟合方法:1.线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y):    N = float(len(x))    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0    for i in range(0,int(N)):        sx  += x[i]        sy  += y[i]        s…
数据的维度 从一个数据到一组数据 一个数据:表达一个含义 一组数据:表达一个或者多个含义 维度:一组数据的组织形式 一维数据 由对等关系的有序或者无序数据构成,采用线性方式组织,对应列表.数组和集合等概念 列表:数据类型可以不同 数组:数据类型相同 二维数据 由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式 表格是典型的二维数据,其中,表头是二维数据的一部分. 多维数据 多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成 高维数据 高维数据仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构 数据维度的Python表示:…
1.from sklearn.processing import LabelEncoder 进行标签的代码编译 首先需要通过model.fit 进行预编译,然后使用transform进行实际编译 2.from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis  as LDA  从sklearn的线性分析库中导入线性判别分析即LDA 用途:分类预处理中的降维,做分类任务 目的:LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴…
Numpy的核心array对象以及创建array的方法 array对象的背景: Numpy的核心数据结构,就叫做array就是数组,array对象可以是一维数组,也可以是多维数组: Python的List也可以实现相同的功能,但是array比List的优点在于性能好.包含数组元数据信息.大量的便捷函数: Numpy成为事实上的Scipy.Pandas.Scikit-Learn.Tensorflow.PaddlePaddle等框架的"通用底层语言" Numpy的array和Python的…
通过Python有效导入.存储和操作内存数据的技巧 数据来源:文档.图像.声音.数值等等,将所有的数据简单的看做数字数组 非常有助于 理解和处理数据 不管数据是何种形式,第一步都是 将这些数据转换成 数值形式 的可分析数据. Numpy Numerical Python 的简称, Numpy 数组和python内置的列表类型 非常相似,随着数组在维度上的变大,Numpy数组更高效 导入numpy import numpy as np 理解Python中的数据类型 python易用之处在于动态输入…
1.1 NumPy 数组对象 NumPy中的ndarray是一个多维数组对象,该对象由两部分组成:  实际的数据;  描述这些数据的元数据. 大部分的数组操作仅仅修改元数据部分,而不改变底层的实际数据. NumPy数组的下标也是从0开始的.数组元素的数据类型用专门的对象表示. 我们再次用arange函数创建数组,并获取其数据类型: In: a = arange(5) In: a.dtype Out: dtype('int64') 数组a的数据类型为int64(在我的机器上是这样),当然如果你…