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网站管理助手,旅游网站开发实现开题报告,手机做视频的软件,wordpress最新手册NumPy是一个关于矩阵运算的库#xff0c;熟悉Matlab的都应该清楚#xff0c;这个库就是让python能够进行矩阵话的操作#xff0c;而不用去写循环操作。 下面对numpy中的操作进行总结。 numpy包含两种基本的数据类型#xff1a;数组和矩阵。 数组(Arrays) …NumPy是一个关于矩阵运算的库熟悉Matlab的都应该清楚这个库就是让python能够进行矩阵话的操作而不用去写循环操作。 下面对numpy中的操作进行总结。  numpy包含两种基本的数据类型数组和矩阵。 数组(Arrays) from numpy import *a1array([1,1,1]) #定义一个数组a2array([2,2,2])a1a2 #对于元素相加 array([3, 3, 3])a1*2 #乘一个数 array([2, 2, 2])##a1array([1,2,3])a1 array([1, 2, 3])a1**3 #表示对数组中的每个数做平方 array([ 1, 8, 27]) ##取值注意的是它是以0为开始坐标不matlab不同a1[1] 2##定义多维数组a3array([[1,2,3],[4,5,6]])a3 array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])a3[0] #取出第一行的数据 array([1, 2, 3])a3[0,0] #第一行第一个数据 1a3[0][0] #也可用这种方式 1 ##数组点乘相当于matlab点乘操作a1array([1,2,3])a2array([4,5,6])a1*a2 array([ 4, 10, 18]) Numpy有许多的创建数组的函数 import numpy as npa np.zeros((2,2)) # Create an array of all zeros print a # Prints [[ 0. 0.]# [ 0. 0.]]b np.ones((1,2)) # Create an array of all ones print b # Prints [[ 1. 1.]]c np.full((2,2), 7) # Create a constant array print c # Prints [[ 7. 7.]# [ 7. 7.]]d np.eye(2) # Create a 2x2 identity matrix print d # Prints [[ 1. 0.]# [ 0. 1.]]e np.random.random((2,2)) # Create an array filled with random values print e # Might print [[ 0.91940167 0.08143941]# [ 0.68744134 0.87236687]] 数组索引(Array indexing) 矩阵 矩阵的操作与Matlab语言有很多的相关性。 #创建矩阵mmat([1,2,3])m matrix([[1, 2, 3]])#取值m[0] #取一行 matrix([[1, 2, 3]])m[0,1] #第一行第2个数据 2m[0][1] #注意不能像数组那样取值了 Traceback (most recent call last):File stdin, line 1, in moduleFile /usr/lib64/python2.7/site-packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py, line 305, in __getitem__out N.ndarray.__getitem__(self, index) IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1#将Python的列表转换成NumPy的矩阵list[1,2,3]mat(list) matrix([[1, 2, 3]])#矩阵相乘m1mat([1,2,3]) #1行3列m2mat([4,5,6]) m1*m2.T #注意左列与右行相等 m2.T为转置操作 matrix([[32]]) multiply(m1,m2) #执行点乘操作要使用函数特别注意 matrix([[ 4, 10, 18]]) #排序mmat([[2,5,1],[4,6,2]]) #创建2行3列矩阵m matrix([[2, 5, 1],[4, 6, 2]])m.sort() #对每一行进行排序m matrix([[1, 2, 5],[2, 4, 6]]) m.shape #获得矩阵的行列数 (2, 3)m.shape[0] #获得矩阵的行数 2m.shape[1] #获得矩阵的列数 3#索引取值m[1,:] #取得第一行的所有元素 matrix([[2, 4, 6]])m[1,0:1] #第一行第0个元素注意左闭右开 matrix([[2]])m[1,0:3] matrix([[2, 4, 6]])m[1,0:2] matrix([[2, 4]]) 扩展矩阵函数tile() 例如要计算[0,0,0]到一个多维矩阵中每个点的距离则要将[0,0,0]进行扩展。 tile(inX, (i,j)) ;i是扩展个数j是扩展长度 实例如下 xmat([0,0,0])x matrix([[0, 0, 0]])tile(x,(3,1)) #即将x扩展3个j1,表示其列数不变 matrix([[0, 0, 0],[0, 0, 0],[0, 0, 0]])tile(x,(2,2)) #x扩展2次j2,横向扩展 matrix([[0, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 0]]) // 转载https://blog.csdn.net/taoyanqi8932/article/details/52703686
http://www.huolong8.cn/news/269757/

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