Numpy之将矩阵拉成向量的实例

在下面的代码里面,我们利用numpy和scipy做了很多工作,每一行都有注释,讲解了对应的向量/矩阵操作. 归纳一下,下面的代码主要做了这些事: 创建一个向量 创建一个矩阵 创建一个稀疏矩阵 选择元素 展示一个矩阵的属性 对多个元素同时应用某种操作 找到最大值和最小值 计算平均值.方差和标准差 矩阵变形 转置向量或矩阵 展开一个矩阵 计算矩阵的秩 计算行列式 获取矩阵的对角线元素 计算矩阵的迹 计算特征值和特征向量 计算点积 矩阵的相加相减 矩阵的乘法 计算矩阵的逆 一起来看代码吧: # 加载n

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

以下的例子,将32x32的二维矩阵,装换成1x1024的向量 def image2vector (filename): returnVect=zeros((1,1024)) f=open(filename) for i in range (32): lineStr =fr.readline() for j in range (32): returnVect[0,32*i*j]=int(lineStr[j]) return returnVect 以上这篇Numpy 将二维图像矩阵转换为一维向量的方

在PCA中有遇到,在这里记录一下 计算矩阵的特征值个特征向量,下面给出几个示例代码: 在使用前需要单独import一下 >>> from numpy import linalg as LA >>> w, v = LA.eig(np.diag((1, 2, 3))) >>> w; v array([ 1., 2., 3.]) array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) >>>

废话不多说,直接上代码吧! # 矩阵操作 # 将矩阵拉成向量 import numpy as np x = np.arange(10).reshape(2,5) print(x) y1 = x.ravel() y2 = x.flatten() print("y1: ",y1," y2: ",y2) print(x) """ 打印结果: [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]] y1: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

最近写程序需要从文件中读取数据,并把读取的数据转换成向量. 查阅资料之后找到了读取csv文件和txt文件两种方式,下面结合自己的实验过程,做简要记录,供大家参考: 1.读取csv文件的数据 import csv filtpath = "data_test.csv" with open(filtpath,'r') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) header = next(reader) data = [] for line in rea

如下所示: # coding=gbk from PIL import Image import numpy as np # import scipy def loadImage(): # 读取图片 im = Image.open("lena.jpg") # 显示图片 im.show() im = im.convert("L") data = im.getdata() data = np.matrix(data) # print data # 变换成512*512 d

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

先说明一下为什么要将数组转换成Image类.我处理的图像是FITS (Flexible Image Transport System)文件,是一种灰度图像文件,也就是单通道图像. FITS图像的特点是灰度值取值为0~65535,这类图像在python下读成数组首先是不能直接转换成位图,也就不能用OpenCV.Image等方法了. 如果是普通的jpg图像,用自带的Image库就能实现很多功能. 下方的这幅图就是通过python下的Image库中的rotate函数实现的 接下来贴上代码. impor

1.当为array的时候,默认d*f就是对应元素的乘积,multiply也是对应元素的乘积,dot(d,f)会转化为矩阵的乘积, dot点乘意味着相加,而multiply只是对应元素相乘,不相加 2.当为mat的时候,默认d*f就是矩阵的乘积,multiply转化为对应元素的乘积,dot(d,f)为矩阵的乘积 3. 混合时候的情况,一般不要混合 混合的时候默认按照矩阵乘法的, multiply转化为对应元素的乘积,dot(d,f)为矩阵的乘积 总结:数组乘法默认的是点乘,矩阵默认的是矩阵乘法,混

Numpy模块被广泛用于科学和数值计算,自然有它的强大之处,之前对于特征处理中需要进行数据列表或者矩阵拼接的时候都是自己写的函数来完成的,今天发现一个好玩的函数,不仅好玩,关键性能强大,那就是Numpy模块自带的矩阵.列表连接函数,实践一下. #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 from __future__ import division ''' __Author__:沂水寒城 使用numpy模块实现矩阵的连接操作 ''' import numpy as

如下所示: >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1, 2, 3], [3, 1, 2]]) >>> b = np.array([[5, 2, 6], [5, 1, 2]]) >>> a array([[1, 2, 3], [3, 1, 2]]) >>> b array([[5, 2, 6], [5, 1, 2]]) >>> c = a + b >