Python的numpy库下的几个小函数的用法(小结)


						numpy库是Python进行数据分析和矩阵运算的一个非常重要的库，可以说numpy让Python有了matlab的味道

本文主要介绍几个numpy库下的小函数。

1、mat函数

mat函数可以将目标数据的类型转换为矩阵（matrix）





import numpy as np



>>a=[[1,2,3,],



   [3,2,1]]



>>type(a)



>>list



 

>>myMat=np.mat(a)



>>myMat



>>matrix([[1,2,3],[3,2,1]])



 



>>type(myMat)



>>numpy.matrixlib.defmatrix.martix 





因此可以使用mat函数将一个列表a转换成相应的矩阵类型。

2、zeros

zeros函数是生成指定维数的全0数组





>>myMat=np.zeros(3)  ###生成一个一维的全0数组

>>print(myMat)

>>array([0.,0.,0.])





>>myMat1=np.zeros((3,2)) ####生成一个3*2的全0数组

>>print(myMat)

>>array([[0.,0.],

    [0.,0.]

    [0.,0.]])  





3、ones

ones函数是用于生成一个全1的数组





>>onesMat=np.ones(3)  ###1*3的全1数组

>>print(onesMat)

>>array([1.,1.,1.])







>>onesMat1=np.ones((2,3))  ###2*3的全1数组

>>print(onesMat1)

>>array([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.]])





4.eye

eye函数用户生成指定行数的单位矩阵





>>eyeMat=np.eye(4) 

>>print(eyeMat)

>>array([[1.,0.,0.,0.],

    [0.,1.,0.,0.],

    [0.,0.,1.,0.,],

    [0.,0.,0.,1.]])



5、.T

.T作用于矩阵，用作球矩阵的转置 





>>myMat=np.mat([[1,2,3],[4,5,6]])

>>print(myMat)

>>matrix([[1.,2.,3.]

     [4.,5.,6.]])





>>print(myMat.T)

>>matrix([[1,4]，

     [2,5],

     [3,6]])   





6、tolist

tolist函数用于把一个矩阵转化成为list列表 





>>x=np.mat([[1,2,3],[4,5,6]])



>>print(x)



>>matrix([[1,2,3],[4,,5,6]])



>>type(x)



>>matrix



 



 



>>x.tolist()



>>[[1,2,3],[4,5,6]] 





7.getA()

getA()函数是numpy.matrix下的一个函数，用作把矩阵转换成数组，等价于np.asarray(self).





>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x



matrix([[ 0, 1, 2, 3],



    [ 4, 5, 6, 7],



    [ 8, 9, 10, 11]])



>>> x.getA()



array([[ 0, 1, 2, 3],



    [ 4, 5, 6, 7],



    [ 8, 9, 10, 11]]) 







8. .I

.I用作求矩阵的逆矩阵。逆矩阵在计算中是经常需要用到的。例如一个矩阵A，求A的逆矩阵B，即存在矩阵B是的AB=I（I为单位）





In [3]: a=mat([[1,2,3],[4,5,6]])



 



In [4]: a



Out[4]:



matrix([[1, 2, 3],



    [4, 5, 6]])



 



 



In [5]: a.I



Out[5]:



matrix([[-0.94444444, 0.44444444],



    [-0.11111111, 0.11111111],



    [ 0.72222222, -0.22222222]])



In [6]: s=a.I 



In [8]: a*s



Out[8]:



matrix([[ 1.00000000e+00,  3.33066907e-16],



    [ 0.00000000e+00,  1.00000000e+00]]) 







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