NumPy Matrix矩阵库
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2023-03-14
NumPy 提供了一个 矩阵库模块
示例如下:
示例如下:
numpy.matlib
,该模块中的函数返回的是一个 matrix 对象,而非 ndarray 对象。矩阵由 m 行 n 列(m*n)元素排列而成,矩阵中的元素可以是数字、符号或数学公式等。
matlib.empty()
matlib.empty() 返回一个空矩阵,所以它的创建速度非常快。numpy.matlib.empty(shape, dtype, order)
该函数的参数说明如下:- shape:以元组的形式指定矩阵的形状。
- dtype:表示矩阵的数据类型。
- order:有两种选择,C(行序优先) 或者 F(列序优先)。
示例如下:
import numpy.matlib import numpy as np #矩阵中会填充无意义的随机值 print(np.matlib.empty((2,2)))输出结果:
[[1.81191899e+167 6.65173396e-114] [9.71613265e-243 6.96320200e-077]]
numpy.matlib.zeros()
numpy.matlib.zeros() 创建一个以 0 填充的矩阵,示例如下:import numpy.matlib import numpy as np print(np.matlib.zeros((2,2)))输出结果:
[[ 0. 0.] [ 0. 0.]]
numpy.matlib.ones()
numpy.matlib.ones() 创建一个以 1 填充的矩阵。import numpy.matlib import numpy as np print(np.matlib.ones((2,2)))输出结果:
[[ 1. 1.] [ 1. 1.]]
numpy.matlib.eye()
numpy.matlib.eye() 返回一个对角线元素为 1,而其他元素为 0 的矩阵 。numpy.matlib.eye(n,M,k, dtype)
- n:返回矩阵的行数;
- M:返回矩阵的列数,默认为 n;
- k:对角线的索引;
- dtype:矩阵中元素数据类型。
示例如下:
import numpy.matlib import numpy as np print (np.matlib.eye(n = 3, M = 4, k = 0, dtype = float))输出结果:
[[1. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0.] [0. 0. 1. 0.]]
numpy.matlib.identity()
该函数返回一个给定大小的单位矩阵,矩阵的对角线元素为 1,而其他元素均为 0。import numpy.matlib import numpy as np print np.matlib.identity(5, dtype = float)输出结果:
[[ 1. 0. 0. 0. 0.] [ 0. 1. 0. 0. 0.] [ 0. 0. 1. 0. 0.] [ 0. 0. 0. 1. 0.] [ 0. 0. 0. 0. 1.]]
numpy.matlib.rand()
numpy.matlib.rand() 创建一个以随机数填充,并给定维度的矩阵。示例如下:import numpy.matlib import numpy as np print (np.matlib.rand(3,3))示例如下:
[[0.23966718 0.16147628 0.14162 ] [0.28379085 0.59934741 0.62985825] [0.99527238 0.11137883 0.41105367]]这里需要注意,因为 matrix 只能表示二维数据,而 ndarray 也可以是二维数组,所以两者可以互相转换。示例如下:
#创建矩阵i import numpy.matlib import numpy as np i = np.matrix('1,2;3,4') print (i)输出结果:
[[1 2] [3 4]]实现 matrix 与 ndarray 之间的转换,如下所示:
import numpy.matlib import numpy as np j = np.asarray(i) print (j) k = np.asmatrix (j) print (k)输出结果:
ndarray: [[1 2] [3 4]] matrix: [[1 2] [3 4]]