Python中矩阵库Numpy基本操作详解

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 *
>>> a1=array([1,1,1]) #定义一个数组
>>> a2=array([2,2,2])
>>> a1+a2    #对于元素相加
array([3, 3, 3])
>>> a1*2     #乘一个数
array([2, 2, 2])
##
>>> a1=array([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
>>> a3=array([[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
1
>>> a3[0][0]   #也可用这种方式
1
##数组点乘，相当于matlab点乘操作
>>> a1=array([1,2,3])
>>> a2=array([4,5,6])
>>> a1*a2
array([ 4, 10, 18])

Numpy有许多的创建数组的函数：

import numpy as np
a = 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
>>> m=mat([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
2
>>> m[0][1]    #注意不能像数组那样取值了
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/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
>>> m1=mat([1,2,3])  #1行3列
>>> m2=mat([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
>>> m=mat([[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
2
>>> m.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：

>>>x=mat([0,0,0])
>>> x
matrix([[0, 0, 0]])
>>> tile(x,(3,1))   #即将x扩展3个，j=1,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，j=2,横向扩展
matrix([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0]])

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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