def file2matrix(filename): fr = open(filename) numberOfLines = len(fr.readlines()) #get the number of lines in the file returnMat = zeros((numberOfLines,3)) #prepare matrix to return classLabelVector = [] #prepare labels return fr = open(filename) in…

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…

设计目标:借鉴前辈编程者的经验将简单的配置文本转化为3D场景,并根据配置文件在场景中加入图片和可播放的视频,最终形成可浏览的3D陈列室. 一.使用效果 1.txt配置文件: (博客园的富文本编辑器会改变txt文本的排版,所以用图片方式呈现文本) 第一行表示陈列室的每一层前后最多有5个房间,左右最多有8个房间,接下来是第一层的地图:"0"表示普通房间,"+.-.|"表示连接房间的通道,"#"表示地面有洞的房间可用来连接下一层,"^&quo…

numpy创建矩阵常用方法 arange+reshape in: n = np.arange(0, 30, 2)# start at 0 count up by 2, stop before 30 n = n.reshape(3, 5) # reshape array to be 3x5 1 2 out: linspace+resize in: o = np.linspace(0, 4, 9) o.resize(3, 3) 1 2 out: notice:reshape与resize区别 one…

opencv.numpy中矩阵转置,矩阵内的固定位置相应的坐标变换…

numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,均在matrix对象中. class numpy.matrix(data,dtype,copy):返回一个矩阵,其中data为ndarray对象或者字符形式:dtype:为data的type:copy:为bool类型. a = np.matrix('1 2 7; 3 4 8; 5 6 9') a #矩阵的换行必须是用分号(;)隔开,内部数据必须为字符串形式…

import numpy a = numpy.array([[,], [,]]) b = numpy.array([[,], [,]]) 星乘表示矩阵内各对应位置相乘,矩阵a*b下标(0,0)=矩阵a下标(0,0) x 矩阵b下标(0,0): 点乘表示求矩阵内积,二维数组称为矩阵积(mastrix product). 数学上的概念 不一样 1.乘积用于矩阵相乘,表示为C=A*B,A的列数与B的行数必须相同,C也是矩阵,C的行数等于A的行数,C的列数等于B的列数.Cij为A的第i行与B的第j列的点…

import numpy as np #https://www.cnblogs.com/xzcfightingup/p/7598293.html a = np.zeros((2,3),dtype=int) a = np.ones((2,3),dtype=int) a = np.eye(3)#3维单位矩阵 a = np.empty([2,3],dtype=int) a = np.random.randint(0, 10, (4,3)) y = np.array([4, 5, 6]) np.diag…

di numpy 矩阵的创建与应用 可以用np.mat(a) 将a转变成矩阵 矩阵的加减法和 array相同 矩阵的乘法,如果矩阵要相乘的话就要A矩阵的行数,和B矩阵的列数相同才可以 这是查看数组不重复数字 这是合计数组一列的值 看最大值 a的第零行最大值…

1.特征值分解 主要还是调包: from numpy.linalg import eig 特征值分解:  A = P*B*PT  当然也可以写成 A = QT*B*Q  其中B为对角元为A的特征值的对角矩阵,P=QT, 首先A得对称正定,然后才能在实数域上分解, >>> A = np.random.randint(-10,10,(4,4)) >>> A array([[ 6, 9, -10, -1], [ 5, 9, 5, -5], [ -8, 7, -4, 4], […