用python的numpy创建一个矩阵 如何用python numpy产生一个正态分布随机数的向量或...
Python\u840c\u65b0\u6c42\u6551\uff01\uff01\u521b\u5efa\u4e00\u4e2a\u4e8c\u7ef4\u77e9\u9635~~def aaa(n): tmp=[] for x in range(n): if x==0 or x==n-1: tmp.append([1]*n) else: tmp.append([1]+[0]*(n-2)+[1]) return tmpif __name__=='__main__': import pprint pprint.pprint(aaa(6))
import numpy as npx = np.random.randn(4, 5) # \u751f\u6210\u4e00\u4e2a4*5\u7684\u670d\u4ece\u6b63\u6001\u5206\u5e03(0, 1)\u7684\u6570\u7ec4print(x)\u7ed3\u679c:
array([[ 1.49880806, 0.49802583, -0.73570234, 0.6838595 , -1.07146133], [-0.80834618, 0.28833047, 0.6492072 , -1.23454671, -0.42839883], [ 0.75936243, -0.67680322, 1.06767814, -0.11232622, -0.62300974], [-1.66010364, -0.60023795, 0.35930247, -0.5079359 , 0.21811627]])
使用numpy创建矩阵有2种方法,一种是使用numpy库的matrix直接创建,另一种则是使用array来创建。首先加载numpy库,然后分别用上面说的2种方法来分别构建一个4×3的矩阵,如图
请点击输入图片描述
2
矩阵创建好了,大家看到了2个矩阵长得差不多,是否相等呢?我们用==(python中用==表示等于)来试试看看,如下图
请点击输入图片描述
3
我们下面看看2个矩阵相乘的结果,可以看到使用matrix创建的矩阵m1乘以自身,结果报错了:因为矩阵相乘需要满足一定的条件[1];而使用array创建的矩阵m2乘以自身,结果并没有报错,因为这里用的是Hadamard乘法[2];而m1×m2也报错了,说明只要有一个是matrix,就不能用Hadamard乘法,如图所示
请点击输入图片描述
请点击输入图片描述
请点击输入图片描述
4
下面看几个特殊矩阵[3]:使用np.zeros可以生成零矩阵,使用np.ones可以生成1矩阵,使用np.identity可以生成单位矩阵,使用np.diag可以生成对角矩阵,如图所示
请点击输入图片描述
请点击输入图片描述
5
最后看看矩阵的行向量和列向量提取方法。例如m1[[0,3]]表示提取矩阵m1的第0行和第3行[4],当然也可以用m1[[True,False,False,True]]来达到同样的效果,True就是表示对应的行要提取;而m1[:,[-2,-1]]则是提取矩阵的最后2列的列向量,m1[:,[False,True,True]]的一样可以提取最后2列的列向量,如图所示
请点击输入图片描述
请点击输入图片描述
END
[1]在高等数学或者线性代数等已经学过了当后面的矩阵的行数等于前面矩阵的列数时,2个矩阵才可以相乘
[2]Hadamard指的是2个m×n的矩阵相乘,结果仍然是m×n的矩阵,结果为对应元素的乘积
[3]单位矩阵是特殊的对角矩阵,零(1)矩阵是指元素全部是0(1)的矩阵
[4]矩阵的第一行是从0开始编号的,python中的各种编号基本上都是从0开始的
注意事项
绛旓細浠ヤ笅鏄浣跨敤NumPy搴鍒涘缓涓涓綅浜20鍒100涔嬮棿銆佹槸3鐨勫嶆暟鐨勪竴缁勭殑Python浠g爜锛歩mport numpy as np# 浣跨敤arange()鍑芥暟鍒涘缓涓涓粠20鍒100锛堜笉鍖呮嫭100锛夌殑鏁存暟搴忓垪# 鐒跺悗浣跨敤绛涢夋潯浠堕夋嫨鍏朵腑鑳借3鏁撮櫎鐨勬暟arr = np.arange(20, 100)[np.arange(20, 100) % 3 == 0]print(arr)瑙i噴涓涓嬩唬鐮侊細绗竴...
绛旓細鍦≒ython涓紝鍙互浣跨敤NumPy搴撴潵鍒涘缓鏂版暟缁勫苟灏嗘暟缁勫厓绱犺浆鎹负鍙鐞嗙殑鏁板銆傞鍏堬紝闇瑕佸畨瑁匩umPy搴撱傚彲浠ヤ娇鐢ㄤ互涓嬪懡浠ゅ湪鍛戒护琛屼腑瀹夎锛歱ip install numpy 鐒跺悗锛屽彲浠ヤ娇鐢ㄤ互涓嬩唬鐮佸垱寤轰竴涓柊鏁扮粍骞跺皢鏁扮粍鍏冪礌杞崲涓哄彲澶勭悊鐨勬暟鍊硷細import numpy as np 鍒涘缓涓涓柊鏁扮粍 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]...
绛旓細鍙互浣跨敤NumPy涓鐨刞arange()`鍑芥暟鐢熸垚1-200涔嬮棿鐨勫鏁版暟鎹紝骞朵娇鐢╜reshape()`鍑芥暟灏嗗叾杞崲涓20琛岀殑2缁存暟缁勩傛暟鎹被鍨嬪彲浠ヤ娇鐢ㄩ粯璁ょ殑`int64`銆備唬鐮佸涓嬶細```python import numpy as np 鐢熸垚1-200涔嬮棿鐨勫鏁版暟鎹 data = np.arange(1, 201, 2)灏嗘暟鎹浆鎹负20x10鐨2缁存暟缁 data = data.reshape(2...
绛旓細1銆浣跨敤pip鍦╟md瀹夎搴numpy锛堝畨瑁python鏃堕渶瑕佸嬀閫塸ip閫夐」锛塸ip install numpy 2銆佺紪鍐檖ython绋嬪簭锛屼唬鐮佸涓嬶紙杩欐浠g爜娌℃湁缂╄繘锛塱mport numpy as np 鍒涘缓涓涓4琛5鍒楃殑鏁扮粍锛屽悇鍏冪礌鐨勫间负0-100鐨勯殢鏈哄 arr = np.random.randint(0, 101, size=(4, 5))print(arr)...
绛旓細鍒涘缓鎸囧畾褰㈢姸鐨勬暟缁勶紝鏁扮粍鍏冪礌浠 1 鏉ュ~鍏 浠庡凡鏈夌殑鏁扮粍鍒涘缓鏁扮粍 a 浠绘剰褰㈠紡鐨勮緭鍏ュ弬鏁帮紝鍙互鏄紝鍒楄〃, 鍒楄〃鐨勫厓缁, 鍏冪粍, 鍏冪粍鐨勫厓缁, 鍏冪粍鐨勫垪琛紝澶氱淮鏁扮粍 dtype 鏁版嵁绫诲瀷锛屽彲閫 order 鍙夛紝鏈"C"鍜"F"涓や釜閫夐」,鍒嗗埆浠h〃锛岃浼樺厛鍜屽垪浼樺厛锛屽湪璁$畻鏈哄唴瀛樹腑鐨勫瓨鍌ㄥ厓绱犵殑椤哄簭 鐢...
绛旓細闇姹傦細鏍规嵁宸叉湁鐨勫涓垪琛紝鍒╃敤numpy.array()鍑芥暟鍒涘缓涓夌淮浠ヤ笂鏁扮粍 鏍煎紡姒傝堪锛 姣忎竴缁寸敤涓涓 [] 鎷捣锛屼笉鍚岀淮涔嬮棿鐢 , 閫楀彿闂撮殧锛屾渶鍚庢讳綋鍐嶇敤 [] 鎷捣锛侊紒锛佽鏄 锛氬垪琛ㄨ偗瀹氭槸涓缁寸殑锛屽涓垪琛ㄤ竴琛屼竴琛屽爢鍙犲舰鎴愪簩缁达紝澶氫釜杩欐牱鐨勪簩缁存瀯鎴愪笁缁达紝浠ユ绫绘帹鍙緱鏇撮珮缁寸煩闃碉紙涓鑸3缁翠互涓婂氨涓嶇敤numpy.array...
绛旓細鏇存敼ndarray鐨勫ぇ灏忓皢鍒涘缓涓涓柊鏁扮粍骞跺垹闄ゅ師濮嬫暟缁勩2銆NumPy鏁扮粍涓殑鍏冪礌閮介渶瑕佸叿鏈夌浉鍚岀殑鏁版嵁绫诲瀷锛屽洜姝ゅ湪鍐呭瓨涓殑澶у皬鐩稿悓銆備緥澶栵細鍙互鏈夛紙Python锛屽寘鎷琋umPy锛夊璞$殑鏁扮粍锛屼粠鑰屽厑璁镐笉鍚屽ぇ灏忕殑鍏冪礌鐨勬暟缁勩3銆丯umPy鏁扮粍鏈夊姪浜庡澶ч噺鏁版嵁杩涜楂樼骇鏁板鍜屽叾浠栫被鍨嬬殑鎿嶄綔銆傞氬父锛屼笌浣跨敤Python鐨鍐呯疆搴忓垪鐩告瘮锛...
绛旓細numpy涓父鐢 array 鍑芥暟鍒涘缓鏁扮粍锛屼紶鍏ュ垪琛ㄦ垨鍏冪粍鍗冲彲銆傚垱寤轰竴缁存暟缁勶紝骞舵寚瀹氭暟缁勭被鍨嬩负 int 锛氬垱寤轰簩缁存暟缁勶細杩樺彲浠浣跨敤 arange 鍑芥暟鍒涘缓涓缁存暟瀛楁暟缁勶紝鐢ㄦ硶绫讳技python鐨 range 鍑芥暟.numpy鐨 random 妯″潡鐢ㄦ潵鍒涘缓闅忔満鏁扮粍銆俽andom妯″潡杩樻湁鍏朵粬鍑芥暟锛岃繖閲屼笉澶氳銆傚墠闈㈣鍒帮紝鏁扮粍缁村害鍗充唬琛ㄨ酱鐨勬暟閲忋傛垜浠彲浠ラ氳繃...
绛旓細Python鍒涘缓绌烘暟缁勭殑涓夌鏂瑰紡锛1銆numpy鎸囧畾褰㈢姸涓0 瀹為檯涓婏紝empty鐢熸垚鐨勬暟缁勫綋鐒跺彲浠ヤ负绌猴紝鍙鎴戜滑鎸囧畾浜嗙浉搴旂殑褰㈢姸銆備緥濡傦紝濡傛灉鎴戜滑浼犲叆鏁扮粍鐨勫舰鐘跺弬鏁颁负锛0锛3锛夛紝鍒欏彲浠ョ敓鎴愮洰鏍囩┖鏁扮粍锛氭墍浠ワ紝鐢熸垚鐨勬暟缁勬槸鍚︿负绌猴紝涓嶅湪浜庝綘鐢ㄧ殑鏄笉鏄痚mpty锛岃屽湪浜庝紶鍏ョ殑褰㈢姸鍙傛暟銆傚綋鐒讹紝 杩欓噷鐨別mpty鎹㈡垚ones鎴栬厇eros...
绛旓細NumPy鐨鍏ㄥ悕涓篘umeric Python锛屾槸涓涓紑婧愮殑Python绉戝璁$畻搴擄紝瀹冨寘鎷細路涓涓己澶х殑N缁存暟缁勫璞drray锛浡锋瘮杈冩垚鐔熺殑锛堝箍鎾級鍑芥暟搴擄紱路鐢ㄤ簬鏁村悎C/C++鍜孎ortran浠g爜鐨勫伐鍏峰寘锛浡峰疄鐢ㄧ殑绾挎т唬鏁般佸倕閲屽彾鍙樻崲鍜岄殢鏈烘暟鐢熸垚鍑芥暟銆侼umPy鐨勪紭鐐癸細路瀵逛簬鍚屾牱鐨勬暟鍊艰绠椾换鍔★紝浣跨敤NumPy瑕佹瘮鐩存帴缂栧啓Python浠g爜渚挎嵎寰...