Python numpy的简单操作（一）

一直想把学习Python的过程记录下来，现在就是关于numpy的简单操作
首先调取numpy库生成矩阵

import numpy as np

A = np.array([1,2,3])

vec = numpy.array([1, 2, 3, 4])
print(vec.shape)
(4,)
matrix = numpy.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])
print(matrix.shape)
(2, 3)

B = np.array([2,3,4])

print(A,B) 生成两个一维矩阵

[1 2 3] [2 3 4]

现在另两个矩阵进行加减法c = np.add(A,B)
d = np.subtract(A,B)
print(c,d)
[3 5 7] [-1 -1 -1]从而得到结果，现在生成一个二纬的矩阵有两种方法生成首先用array生成

H = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
J = np.array([[2,3,4],[4,5,6]])
print(H)
[[1 2 3]
[2 3 4]]
print(J)
[[2 3 4]
[4 5 6]]

然后用matrix生成

Q = np.mat('1,2,3;2,3,4')
W = np.mat('2,3,4;4,5,6')
print(Q)
[[1 2 3]
[2 3 4]]
print(W)
[[2 3 4]
[4 5 6]]

把生成的矩阵进行乘法矩阵乘法有两种，首先有元素之间的乘法

print(H*J)
[[ 2  6 12]
[ 8 15 24]]
np.multiply(H,J)
[[ 2  6 12]
[ 8 15 24]]

然后是向量乘法E = np.array([[2,3,4],[3,4,5],[7,8,9]])
print(np.dot(Q,E))
[[29 35 41]
[41 50 59]]
print(np.matmul(Q,E))
[[29 35 41]
[41 50 59]]查看矩阵元素vec = np.array([1, 2, 3, 4])
print(vec.shape)
(4,)
matrix = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])
print(matrix.shape)
(2, 3)查看矩阵类型number = np.array([1, 2, 3, 4])
number.dtype
dtype('int32')索引，切片与步长

number = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
number[2]
3
number[0:2]
array([1, 2])
number[0:5:2]
array([1, 3, 5])

矩阵的索引，切片与步长matrix = numpy.array([
[5, 10, 15],
[20, 25, 30],
[35, 40, 45]
])
print(matrix[0:1,0:3:2])

[[ 5 15]]

其中0：1，代表了按行数取，0：3：2代表了按列取并且步长为2