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numpy 矩阵问题

x=array([[1,2,3,4,5,6]]) 表示1行6列的二维矩阵 y=array([1,2,3,4,5,6]) 表示6个元素的一维矩阵,也就是向量 他们的维度不同,你可以用x.shape,y.shape查看: print x.shape #(1,6) print y.shape #(6,) print x[0] # [1,2,3,4,5,6] print y[0...

这应该是用了numpy吧 numpy科学计算的两种数据类型:mat,array。前者是后者的子类型。 对于一个mat矩阵而言,.A是把他转换成了array类型。 推荐使用array类型。

>>> import numpy as np >>> a = np.arange(1,11).reshape(10,1) >>> b = a * 1.1 >>> c = a / 1.1 >>> a array([[ 1], [ 2], [ 3], [ 4], [ 5], [ 6], [ 7], [ 8], [ 9], [10]]) >>> b array([[ 1.1], [ 2.2], [ 3.3], [ 4.4], [ 5.5], [ 6.6],...

你得先安装numpy库,矩阵(ndarray)的shape属性可以获取矩阵的形状(例如二维数组的行列),获取的结果是一个元组,因此相关代码如下: import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行和列数print x.shape ...

Numpy可以使用reshape()函数进行矩阵重排列,默认按行排列(C语言风格),通过修改order参数可以改为按列排列(Fortran风格)。参考例子: In [1]: import numpy as npIn [2]: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])In [3]: print a[[1 2 3] [4 5 6]]...

a=numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])b=a-1c1=a*b c2=numpy.dot(a,b.T)c1为元素点乘,c2为矩阵乘法

在numpy.linalg模块中: eigvals() 计算矩阵的特征值 eig() 返回包含特征值和对应特征向量的元组 参考代码: import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) # 示例矩阵 A1 = np.linalg.eigvals(a) # 得到特征值 A2,B = np.linalg.eig(a) # 其...

可以使用concatenate()函数: numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0) a1, a2, ... : 需要拼接的矩阵 axis : 沿着某个轴拼接,默认为列方向 举个例子: In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) In [3]: b = np....

直接用实例说明: In [1]: import numpy In [2]: a = array([[1,2,3],[4,5,6]]) In [3]: b = array([[9,8,7],[6,5,4]]) In [4]: numpy.concatenate((a,b)) Out[4]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 7], [6, 5, 4]]) 或者这么写 In [1]: a =...

我举个简单的例子: 取出含有元素0的所有行 import numpy as np x = np.array([[1,2,3,4,0],[2,3,4,5,6],[0,1,2,3,4]])b=[]for row in x: for i in row: if i==0: b.append(row)print bPS G:\Python learning-Q> python exbaidu.py [array([1, 2...

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