Advertisement

Python Numpy属性及矩阵创建详解

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PDF


简介:
本文章详细介绍了Python中Numpy库的常用属性和矩阵创建方法,帮助读者快速掌握数组操作与科学计算技巧。 ndarray.ndim:表示数组的维度 ndarray.shape:显示数组的形状(即每个维度上的大小) ndarray.size:表示元素总数 ndary.dtype:定义了存储的数据类型 ndarray.itemsize:单个元素所占字节大小 创建一个一维数组: ```python a = np.array([2, 23, 4]) print(a) # 输出 [2 23 4] ``` 指定数据类型的例子如下: ```python a = np.array([2, 23, 4], dtype=np.int64) print(a.dtype) # 输出 int64 ``` 可以使用的类型包括int32、float和float32,如果未明确指出数字则默认为int64。 创建一个由0填充的数组: ```python a = np.zeros((3, 4)) # 创建一个数据全为0,共三行四列的二维数组。 ``

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Python Numpy
    优质
    本文章详细介绍了Python中Numpy库的常用属性和矩阵创建方法,帮助读者快速掌握数组操作与科学计算技巧。 ndarray.ndim:表示数组的维度 ndarray.shape:显示数组的形状(即每个维度上的大小) ndarray.size:表示元素总数 ndary.dtype:定义了存储的数据类型 ndarray.itemsize:单个元素所占字节大小 创建一个一维数组: ```python a = np.array([2, 23, 4]) print(a) # 输出 [2 23 4] ``` 指定数据类型的例子如下: ```python a = np.array([2, 23, 4], dtype=np.int64) print(a.dtype) # 输出 int64 ``` 可以使用的类型包括int32、float和float32,如果未明确指出数字则默认为int64。 创建一个由0填充的数组: ```python a = np.zeros((3, 4)) # 创建一个数据全为0,共三行四列的二维数组。 ``
  • Python Numpy库的运算
    优质
    本文章详细介绍了Python中Numpy库进行矩阵操作的方法和技巧,包括创建、运算及常用函数。适合初学者快速掌握Numpy在科学计算中的应用。 本段落主要介绍了使用Python常用库Numpy进行矩阵运算的详细方法,并通过示例代码进行了深入讲解。文章内容对学习或工作中需要掌握该技能的人士具有参考价值。希望感兴趣的读者能够跟随文中指导,逐步理解和运用相关知识。
  • Python-Numpy基础运算
    优质
    本教程介绍使用Python的Numpy库进行基本矩阵操作的方法,包括创建、加减乘除、转置和索引等基础知识。 使用Jupyter Notebook编写数组与矩阵的基本运算示例,基于Python3,并利用Numpy库进行操作。
  • MATLAB与数组
    优质
    本教程详细介绍如何在MATLAB中使用各种方法和函数来创建不同类型的矩阵和数组,涵盖基础到高级技巧。 在MATLAB中,矩阵和数组是基本的数据结构,用于存储数值并进行数学计算。下面将详细介绍如何创建这些数据结构。 1. **一维数组的创建**: 创建一维数组很简单,只需输入一系列用空格或逗号分隔的数值即可。例如,在命令行窗口内键入`x=[2 4 6 8 10]` 或 `x=[2,4,6,8,10]` 即可创建一个包含整数的一维数组。 2. **二维矩阵(即二维数组)的创建**: 创建二维矩阵,只需在数值行与行之间添加分号。例如,输入`x=[1 3 5 7; 2 4 6 8; 3 5 7 9]` 或 `x=[1,3,5,7; 2,4,6,8; 3,5,7,9]` 可创建一个包含三行四列数值的矩阵。 3. **使用函数来生成特殊类型的数组**: - 使用**ones(m,n)** 函数可以创建一个m行n列全1的矩阵,例如 `A= ones(3,4)` 创建的是一个由三个一行四个一组成的矩阵。 - 类似地,用**zeros(m,n)** 可以创建一个 m 行 n 列全部为0 的矩阵。比如,`B = zeros(4,6)` 会生成一个四行六列的全零矩阵。 4. **随机数组的创建**: 若要创建包含随机数值的数组,可以使用 `rand(m,n)` 函数来实现。例如,`C= rand(7,8)` 将产生一个七行八列且各元素是0到1之间均匀分布的随机数构成的新矩阵。 5. **进行更多操作**: MATLAB还支持许多其他的操作,如数组索引、拼接、转置以及执行元素级别的运算等。例如,可以使用下标访问特定元素(`x(1)`)获取首个元素;通过 `x=[x y]` 拼接两个数组;用 `transpose(x)` 或直接写成 `x` 对矩阵进行转置处理;利用操作符 `.*` 实现两数组间逐个对应位置的乘法等。 6. **预定义类型的使用**: MATLAB支持其他类型的数据结构,比如逻辑型(可以填充true或false值)以及字符串数组。例如,用`s = {hello, world}` 可以创建一个包含特定文本内容的字符串数组。 7. **复杂数据存储方式的应用**: 除了数值型之外,MATLAB还提供了结构和细胞类型的数据容器来处理不同类型的信息集合。其中结构体由字段及其对应的值构成;而单元格则能够容纳任何类型的元素组合。 8. **调整大小的操作功能**: 可以使用`resize` 函数改变数组的尺寸或者利用 `repmat` 复制现有的矩阵或向量,从而生成新的数据集。 掌握这些基本概念后,在MATLAB进行数值计算和数据分析时就能更加得心应手。建议多加练习来巩固所学知识。
  • 使用ArcMap土地利用转移——图文
    优质
    本教程详细讲解了如何运用ArcMap软件进行土地利用转移矩阵的构建,包含丰富的图解说明和步骤指导。适合地理信息系统(GIS)入门者及专业人士参考学习。 本段落档将通过图解操作详细说明如何使用ArcGIS对不同时间段的土地利用现状地图数据进行叠加统计分析,并借助Excel进行计算汇总,生成美观的转移矩阵。
  • Python numpy中的基本操作汇总
    优质
    本文章全面总结了使用Python的numpy库进行矩阵基础操作的方法与技巧,涵盖创建、索引及切片等核心内容。 在Python的科学计算库NumPy中,矩阵操作是处理大量数据的关键工具之一,因为它们提供了高效的计算能力。NumPy支持两种主要的数据结构:数组(array)和矩阵(matrix)。本篇将详细介绍Python NumPy中的基本矩阵用法。 1. `mat()` 函数与 `array()` 函数的区别 - 使用`mat()`函数可以创建一个矩阵对象,并接受以分号分隔的字符串或列表形式的数据输入,例如:`np.mat(1 3;5 7)`。而`array()`函数则仅能处理列表或其他序列类型的输入数据,如 `np.array([[1, 3], [4, 5]])`。 - 矩阵类型 (`numpy.matrixlib.defmatrix.matrix`) 和数组类型 (`numpy.ndarray`) 的主要区别在于矩阵支持直接的线性代数运算。例如,在乘法操作中,对于矩阵来说使用`*`表示的是矩阵乘法;而对于数组,则默认执行元素级相乘(即Hadamard积)。 2. 创建常见矩阵 - 零矩阵:通过调用 `np.zeros((m, n))` 可以创建一个大小为 m×n 的全零矩阵,然后使用 `np.mat(np.zeros((m, n)))` 转换为矩阵形式。 - 单位矩阵:利用 `np.eye(n)` 或者 `np.identity(n)` 创建一个大小为 n×n 的单位矩阵。若需要转换成具体的矩阵格式,则可以调用 `np.mat(np.eye(n))` 。对于非正方形的情况,先创建全一数组再进行类型转换。 - 随机生成的矩阵: - 浮点型随机矩阵:使用 `np.mat(np.random.rand(m, n))` 创建一个 [0, 1) 区间内的浮点数随机矩阵。 - 整型随机矩阵:通过调用 `np.mat(np.random.randint(low, high, size=(m, n)))` 来生成指定范围的整数矩阵,其中参数 low 和 high 分别表示下界和上界(不包含)。 3. 矩阵运算 - 加减法:直接执行两个相同大小矩阵之间的加减操作即可。 - 乘法:使用 `*` 操作符进行标准线性代数中的矩阵相乘,例如 `c = a * b`。注意这与数组的元素级乘法不同,后者需要通过 `@` 或者 `np.dot(a, b)` 来完成。 - 转置操作:使用 `.T` 属性可以得到一个矩阵的转置形式。 - 矩阵求逆:调用 `inv()` 函数计算可逆矩阵的逆。此过程仅适用于方阵且该矩阵是满秩的情况下。 - 行列式运算:利用 `det()` 函数来获取方阵行列式的值。 - 解线性方程组:使用函数`linalg.solve(a, b)` 来解决形如 ax = b 的线性方程组,其中 a 是系数矩阵而b是常数项。 4. 矩阵与数组的转换 - 数组转矩阵:通过 `np.mat(array)` 将一个数组对象转化为矩阵。 - 矩阵转数组:使用`np.array(matrix)` 把矩阵类型的数据转化成标准的numpy数组形式。 5. 形状调整 - 采用`reshape()`函数可以改变现有数据结构的维度,例如 `a.reshape(new_shape)`。 - 使用 `flatten()` 函数将一个矩阵转换为一维数组的形式。 6. 其他常用操作 - 利用 `diag()` 函数可以从给定向量或矩阵中提取对角线元素或将它们构建为新的对角阵列,如`diag(a)`和`diag(v)`。 - 使用 `trace()` 方法得到矩阵的迹值(即主对角线上所有数值之和)。 掌握这些基本操作后,在Python NumPy框架内进行高效的矩阵处理将变得轻而易举。根据实际应用需求选择使用数组还是矩阵,前者适用于更广泛的计算场景,后者则更适合于执行线性代数相关的运算任务。
  • Python利用邻接无/有向图.py
    优质
    本代码使用Python实现基于邻接矩阵表示法构建无向或有向图的功能,适用于数据结构与算法课程学习及项目开发。 使用Python编写程序:输入邻接矩阵后输出对应的无向图或有向图。该程序运用了networkx和matplotlib模块,有兴趣的话可以学习并尝试在PyCharm中实现。
  • Ext.grid.GridPanel
    优质
    本文详细解析了Ext.grid.GridPanel的各种属性,旨在帮助开发者深入理解并灵活运用GridPanel的各项功能,适用于学习ExtJS框架的进阶读者。 本段落详细介绍了Ext.grid.GridPanel属性,并对表格部门进行了通俗易懂的解析,适合初学者以及希望深入了解GridPanel的Web开发人员阅读。
  • BGP
    优质
    BGP属性详解旨在深入解析边界网关协议中的各种属性及其在路由选择和策略控制中所起的关键作用。 `origin`(起源)属性指出了前缀的来源。有三种可能的来源:`igp` —— `origin` 为0;`egp` —— `origin` 为1(基本不被使用);以及 `incomplete` —— `origin` 为3。在路由选择过程中,具有较低起源值的前缀会被优先考虑。当一个前缀被引入BGP时,默认会定义其 `origin` 属性。可以通过 `route-map` 进行更改。如果前缀是通过重分布加入到 BGP 的,则它的 `origin` 属性将设置为3;如果是直接宣告(network)进入BGP的,其属性则会被设为0,这意味着通告路由优先于由重分布产生的路由。
  • Python面向对象编程:类的和初始化、实例方法、类方法
    优质
    本课程深入讲解Python中的面向对象编程概念,涵盖如何创建与初始化类,管理实例和类属性以及定义相关方法。适合希望掌握OOP核心技能的学习者。 在Python中通过`class`关键字定义类,并且按照编程习惯,类名以大写字母开始并紧接着`(object)`表示该类继承自哪个基类。以下是一个简单的例子来创建一个名为Person的类: ```python class Person(object): pass # 表示暂时不写任何内容。 ``` 接着可以通过这个定义好的`Person`类来实例化对象,比如: ```python sqz = Person() ``` 这一步骤中我们创建了一个名字为`sqr`的新对象。 动态语言特性允许直接给一个已存在的实例添加属性值。例如: ```python sqz.name = Sunqz sqz.age = 18 ``` 在实际应用时,为了保证所有该类的实例都具有某些特定的基本属性(如姓名和年龄),可以在定义`Person`类时就提供默认或初始设置这些属性的方法。