Python+numpy实现矩阵的行列扩展方式
对于numpy矩阵,行列扩展有三种比较常用的方法:
1、使用矩阵对象的c_方法扩展列,使用矩阵对象的r_方法扩展行。
2、使用numpy扩展库提供的insert()函数,使用axis参数指定行或列。
3、使用numpy扩展库的row_stack()函数扩展行,column_stack()函数扩展列。
以上这篇Python+numpy实现矩阵的行列扩展方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
python中返回矩阵的行列方法
实例如下所示: # TODO 返回矩阵的行数和列数 def shape(M): return len(M),len(M[0]) 以上这篇python中返回矩阵的行列方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: Python numpy 提取矩阵的某一行或某一列的实例 Python矩阵常见运算操作实例总结 Python表示矩阵的方法分析 Python获取二维矩阵每列最大值的方法 Python实现矩阵转置的方法分析 matlab中实现矩阵删
-
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
-
numpy实现合并多维矩阵、list的扩展方法
一.合并多个numpy矩阵 1.首先创建两个多维矩阵 矩阵a的大小为(2,3,2) 矩阵b的大小为(3,2,3) 采用concatentate这个函数就可以合并两个多维矩阵 合并之后应为(5,3,2) In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.ndarray((3, 2, 3)) In [3]: b = np.ndarray((2, 2, 3)) In [4]: print(a.shape, b.shape) (3, 2, 3) (2, 2, 3) In
-
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生成1行四列全2矩阵的方法
如下所示: print np.ones((1,4))*2 以上这篇python生成1行四列全2矩阵的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.
-
Python+numpy实现矩阵的行列扩展方式
对于numpy矩阵,行列扩展有三种比较常用的方法: 1.使用矩阵对象的c_方法扩展列,使用矩阵对象的r_方法扩展行. 2.使用numpy扩展库提供的insert()函数,使用axis参数指定行或列. 3.使用numpy扩展库的row_stack()函数扩展行,column_stack()函数扩展列. 以上这篇Python+numpy实现矩阵的行列扩展方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.
-
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.,
-
详解Python NumPy中矩阵和通用函数的使用
目录 一.创建矩阵 二.从已有矩阵创建新矩阵 三.通用函数 四.算术运算 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
-
python类参数定义及数据扩展方式unsqueeze/expand
目录 类的参数定义 数据扩展 类的参数定义 将conda环境设置为ai,conda activate ai 这个文件的由来: 由于在yolov1的pytorch实现的损失函数中,看到继承了nn.Module,并且其中两个参数不像c++那里指定类型,那么他们的类型是哪里来的 这里就是在探索这样一件事 操作逻辑: 先在类中定义了构造函数以及一个自定义函数: 构造函数定义了属性S.B,自定义函数引入两个参数,对两个参数进行调用 这里就说明参数的结构是怎么样的,取决于参数被调用了什么东西,比如这里调用了
-
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 如何求矩阵的逆
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import numpy as np kernel = np.array([1, 1, 1, 2]).reshape((2, 2)) print(kernel) print(np.linalg.inv(kernel)) 注意,Singular matrix奇异矩阵不可求逆 补充:python+numpy中矩阵的逆和伪逆的区别 定义: 对于矩阵A,如果存在一个矩阵B,使得AB=BA=E,其中E为与A,B同维数的单位阵,就称A为可逆矩阵(或者称A可逆),并称
-
python查看矩阵的行列号以及维数方式
print(X.shape):查看矩阵的行列号 print(len(X)):查看矩阵的行数 print(X.ndim):查看矩阵的维数 1 查看矩阵的行列号 2 查看矩阵的行数 3 查看矩阵的维数 补充知识:Python之numpy模块的添加及矩阵乘法的维数问题 在Python中,numpy 模块是需要自己安装的,在安装编程软件时,默认安装了pip,因此我们可以用pip命令来安装 numpy模块. 首先打开电脑的"cmd.exe",如下图所示: 在这里输入"pip insta
-
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中numpy的矩阵、多维数组的用法
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行了,操作方便,python也可以实现,就是感觉不是很方便. 言归正传,做算法要用
随机推荐
- Lua脚本获取喜马拉雅MP3音频地址
- WIN2008 R2 Active Directory 之一 部署企业中第一台Windows Server 2008 R2域控制器
- Swift 2.1 为 UIView 添加点击事件和点击效果
- JS 获取浏览器和屏幕宽高等信息的实现思路及代码
- php使用curl抓取qq空间的访客信息示例
- win7下配置GO语言环境 + eclipse配置GO开发
- 实例讲解iOS应用的设计模式开发中的Visitor访问者模式
- Vue 过渡实现轮播图效果
- JS获取后台Cookies值的小例子
- shell脚本学习之调用脚本将文件打包zip的方法示例
- 自己动手封装的 ajax
- SQLSERVER 中datetime 和 smalldatetime类型分析说明
- php实例分享之实现显示网站运行时间
- linux配置java环境变量详细过程
- Windows下Java环境变量配置详解
- 详解Spring框架---IOC装配Bean
- p5.js 毕达哥拉斯树的实现代码
- Java对类私有变量的暴力反射技术讲解
- vue-cli2打包前和打包后的css前缀不一致的问题解决
- element-ui中Table表格省市区合并单元格的方法实现