Python矩阵处理库—Numpy库的基本使用
一、簡介
? ? ? ?python用于實現數組、矩陣運算的第三方庫。
二、創建數組
? ? ? ?numpy中有兩種方法可以創建數組:numpy.empty和numpy.zeros。numpy.empty用來創建一個空數組,numpy.zeros用來創建一個0填充的數組。
方法1的語法:numpy.empty(數組形狀, dtype = 數據類型, order = 'C')
order:有"C"和"F"兩個選項,分別代表,行優先和列優先,在計算機內存中的存儲元素的順序。
? ? ? ?import numpy as np
? ? ? ?x = np.empty([3,2], dtype = int)
方法2的語法:numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
? ? ?# 一維數組:x = np.zeros(5)
? ? ?# 二維數組: y = np.zeros((5,5))
三、創建矩陣
方法1:使用array()創建矩陣
? ? ? d = np.array([6,5,4],[1,2,3])
方法2: 使用mat()創建矩陣
? ? ? d = np.mat([6,5,4],[1,2,3])
四、矩陣基本信息獲取
1.獲取矩陣的行數、列數
輸出行和列:a.shape
僅輸出行數:a.shape[0]
僅輸出列數:a.shape[1]
2.提取矩陣的一行、一列
?
3.矩陣降維
a.ravel():
a.flatten():
4.訪問矩陣特定元素的值
a[3,2]
五、矩陣基本信息獲取
1.矩陣加法、減法
?
2.矩陣乘法
array對象乘法運算:
| a*b? | 代表的不是矩陣的乘法運算(矢量積),而是簡單的數量積(即對應位置的元素相乘) |
| .dot(a,b)或.multiply(a,b) | 在array對象上進行嚴格的乘法運算 |
?
?
?
?
matrix對象乘法運算:
| a*b? | 代表矩陣的乘法運算 |
| .multiply(a,b) | 簡單的數量積 |
?
?
?
3.矩陣轉置
方法1:T屬性
方法2:transpose()轉置法
方法3:swapaxes()方法
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Python矩阵处理库—Numpy库的基本使用的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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