Python numpy矩阵处理运算工具用法汇总

numpy是用于处理矩阵运算非常好的工具。执行效率高，因为其底层是用的是C语句

使用numpy,需要将数据转换成numpy能识别的矩阵格式。

基本用法:

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

名称描述

  • object数组或嵌套的数列
  • dtype数组元素的数据类型，可选，例如：int64,int16,int32,float64等，位数越高，精度越高，但也更耗内存。
  • copy对象是否需要复制，可选
  • order创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）
  • subok默认返回一个与基类类型一致的数组
  • ndmin指定生成数组的最小维度。几维数组，默认0维数组

创建numpy矩阵的其他形式

  • np.zeros((3,4)):创建3行4列值都为0矩阵
  • np.ones((3,4)):创建3行4列值都为1矩阵
  • np.random.random((3,4)):创建3行4列值为0~1随机数
  • np.arange(1,20,5).shape(3,4):创建3行4列维数组，数值从1到20，步长为5
  • np.arange(5) : 创建1维数组，数值从0至4
  • np.empty（（3，4））：创建3行4列值为空的矩阵
  • np.linspace(1,10,10)：创建1维数组，开始点为 1 ，终止点为 10，数列个数为 10。即元素共10个.[1,2,3,4,5,6,7,8,9.10]

np.sin(a),即计算该矩阵值的sin结果

np.cos(a)

np.tan(a)

arcsin，arccos，和 arctan 函数返回给定角度的 sin，cos 和 tan 的反三角函数。

矩阵a,矩阵b

a+b，代表逐一加法
a/b，代表逐一除法
a-b，代表逐一减法
a*b，代表逐一乘积

  • np.dot(a,b),a.dot(b）则代表矩阵乘法
  • np.argmin(a),最小值的索引
  • np.argmax（a）,最大值的索引
  • mean[a]平均值
  • A.mean平均值，只是表达形式不一样，与老版的average是一样的功能
  • median(A),中位数，与平均值一样的数
  • cumsum(A),第两位数的累加，变成一个一维数组
  • diff(A),每两个数进行减法，按行，原行-1
  • notzero（A），返回两个arrage，表示不为0的索引值
  • sort(A),按行从小到大排序
  • transpose(A),矩阵的反向、向转等同于A.T，
  • clip(A,3,9),所有小于3的值，变成3，所有大于9的值，变成9

索引

  • A[1]第一行
  • A[1][1]第1行第1列
  • A[1,1]第1行第1列，与上面一样只是表达形式不一样
  • A[2,:]第2行所有的数据
  • A[:,2]第2列所有的数据
  • A[1,1:2]第1行，从第1列到第2列的数据

遍历

for row in A:
print row

默认迭代行数显示行。

np没有提供按列迭代，需要用些手段，例如将矩阵进行反转遍历即可实现

for column in A.T:
print colum

如果要迭代其项目，则A需要转换成一行序列

for item in A.flag:
print item

另注意A.flatten()返回的也是一个序列，与flag类似。功能一样

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python 读取文件并把矩阵转成numpy的两种方法

    在当前目录下: 方法1: file = open('filename') a =file.read() b =a.split('\n')#使用换行 len(b) #统计有多少行 for i in range(len(b)): b[i] = b[i].split()#使用空格分开 len(b[0])#可以查看第一行有多少列. B[0][311]#可以查看具体某行某列的数 import numpy as np b = np.array(b)#转成numpy形的 type(b) # 输出<输出clas

  • Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作示例

    Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作示例

    本文实例讲述了Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 简单来说,正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学.物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力.一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到.如下代码,可以得到满足一维和二维正态分布的样本. 示例1(一维正态分布): # coding=utf-8 '''

  • Python中的Numpy矩阵操作

    Numpy 通过观察Python的自有数据类型,我们可以发现Python原生并不提供多维数组的操作,那么为了处理矩阵,就需要使用第三方提供的相关的包. NumPy 是一个非常优秀的提供矩阵操作的包.NumPy的主要目标,就是提供多维数组,从而实现矩阵操作. NumPy's main object is the homogeneous multidimensional array. It is a table of elements (usually numbers), all of the sa

  • Python numpy 提取矩阵的某一行或某一列的实例

    如下所示: import numpy as np a=np.arange(9).reshape(3,3) a Out[31]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) 矩阵的某一行 a[1] Out[32]: array([3, 4, 5]) 矩阵的某一列 a[:,1] Out[33]: array([1, 4, 7]) b=np.eye(3,3) b Out[36]: array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0.,

  • 基于Python Numpy的数组array和矩阵matrix详解

    NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字). 在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank,但是和线性代数中的秩不是一样的,在用python求线代中的秩中,我们用numpy包中的linalg.matrix_rank方法计算矩阵的秩,例子如下). 结果是: 线性代数中秩的定义:设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D,且所有r+1阶子式(如果存在的话)全等于0,那末D称为矩阵

  • Python numpy中矩阵的基本用法汇总

    Python numpy中矩阵的基本用法汇总

    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matrix与MATLAB中matrices等价. 直接看一个例子: import numpy as np a = np.mat('1 3;5 7')

  • Python 使用Numpy对矩阵进行转置的方法

    如下所示: matrix.py #!/usr/bin/python # -*- encoding:UTF-8-*- import pprint import numpy as np matrix = [[1,2],[3,4],[5,6]] print('列表:') pprint.pprint(matrix) matrix_2 = np.matrix(matrix) print('原矩阵:') pprint.pprint(matrix_2) matrix_transpose = np.transp

  • python+numpy实现的基本矩阵操作示例

    本文实例讲述了python+numpy实现的基本矩阵操作.分享给大家供大家参考,具体如下: #! usr/bin/env python # coding: utf-8 # 学习numpy中矩阵的代码笔记 # 2018年05月29日15:43:40 # 参考网站:http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ import numpy as np #==================矩阵的创建,增删查改,索引,运算==================

  • Python的numpy库中将矩阵转换为列表等函数的方法

    这篇文章主要介绍Python的numpy库中的一些函数,做备份,以便查找. (1)将矩阵转换为列表的函数:numpy.matrix.tolist() 返回list列表 Examples >>> >>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x matrix([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> x.tolist() [[0, 1, 2

  • 在python Numpy中求向量和矩阵的范数实例

    np.linalg.norm(求范数):linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ③axis:处理类型 axis=1表

随机推荐