python中的数组和矩阵(numpy)
python创建矩阵的方法
python创建矩阵的方法以Python创建矩阵的方法在数据分析和机器学习等领域中，矩阵是一种非常重要的数据结构。
Python提供了多种方法来创建矩阵，本文将详细介绍其中的几种常用方法。
方法一：使用列表嵌套列表最常见的方法是使用列表嵌套列表来创建矩阵。
通过定义一个二维列表，再将其转化为矩阵，即可完成创建。
示例代码如下：```pythonmatrix = [[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]```这段代码创建了一个3行3列的矩阵，其中每个元素的值分别为1到9。
可以根据需要修改列表的大小和元素的值。
方法二：使用NumPy库NumPy是Python中用于科学计算的重要库，它提供了高性能的数组对象ndarray，可以用来创建矩阵。
通过导入NumPy库，可以使用其中的函数来创建矩阵。
示例代码如下：```pythonimport numpy as npmatrix = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])```这段代码通过调用NumPy库的array函数，将列表转化为矩阵。
与方法一相比，使用NumPy库创建矩阵具有更高的性能和更多的功能。
方法三：使用SciPy库SciPy是Python中用于科学计算和技术计算的库，它提供了许多高级的数学函数和工具。
其中的sparse模块可以用来创建稀疏矩阵。
示例代码如下：```pythonfrom scipy.sparse import lil_matrixmatrix = lil_matrix((3, 3))matrix[0, 1] = 2matrix[1, 2] = 3```这段代码创建了一个3行3列的稀疏矩阵，其中只有两个元素不为零。
通过调用lil_matrix函数创建的矩阵是可变的，可以动态地添加元素。
方法四：使用Pandas库Pandas是Python中用于数据处理和分析的库，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。
numpy 特定维度 乘法
numpy 特定维度乘法NumPy（Numerical Python的简称）是一个用于处理大型多维数组和矩阵的Python库，支持大量的高级数学函数来操作这些数组。
以下是一些使用NumPy进行特定维度乘法的例子：一维数组的乘法：python复制代码import numpy as np # 创建两个一维NumPy数组arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) arr2 = np.array([5, 6, 7, 8]) # 使用np.multiply进行一维数组的乘法 result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 512 21 32]二维数组（矩阵）的乘法：# 创建两个一维NumPy数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) arr2 = np.array([5, 6, 7, 8]) # 使用np.multiply进行一维数组的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5 1221 32]二维数组（矩阵）的乘法：# 创建两个一维NumPy数组 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) arr2 = np.array([5, 6, 7, 8]) # 使用np.multiply进行一维数组的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5 1221 32]二维数组（矩阵）的乘法：arr1 = np.array([1, 2, 3, 4]) arr2 = np.array([5, 6, 7, 8]) # 使用np.multiply进行一维数组的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5 12 21 32]二维数组（矩阵）的乘法：arr2 = np.array([5, 6, 7, 8]) # 使用np.multiply 进行一维数组的乘法 result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5 12 21 32]二维数组（矩阵）的乘法：# 使用np.multiply进行一维数组的乘法 result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5 12 21 32]二维数组（矩阵）的乘法：# 使用np.multiply进行一维数组的乘法 result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5 12 21 32]二维数组（矩阵）的乘法：result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [ 5 12 21 32]二维数组（矩阵）的乘法：print(result) # 输出: [ 5 12 21 32]二维数组（矩阵）的乘法：二维数组（矩阵）的乘法：python复制代码import numpy as np # 创建两个二维NumPy数组（矩阵） matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用np.dot进行二维数组的乘法result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：# 创建两个二维NumPy数组（矩阵）matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用np.dot进行二维数组的乘法 result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：# 创建两个二维NumPy数组（矩阵）matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用np.dot进行二维数组的乘法 result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用np.dot进行二维数组的乘法result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用np.dot进行二维数组的乘法 result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：# 使用np.dot进行二维数组的乘法result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：# 使用np.dot进行二维数组的乘法result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：result = np.dot(matrix1, matrix2) print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：print(result) # 输出: [[19 22], [43 50]]广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：广播（broadcasting）进行维度不匹配的乘法：python复制代码import numpy as np # 创建两个不同形状的NumPy 数组arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([5, 6]) # 使用广播进行维度不匹配的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：# 创建两个不同形状的NumPy数组arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([5, 6]) # 使用广播进行维度不匹配的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：# 创建两个不同形状的NumPy数组arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([5, 6]) # 使用广播进行维度不匹配的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([5, 6]) # 使用广播进行维度不匹配的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：arr2 = np.array([5, 6]) # 使用广播进行维度不匹配的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：# 使用广播进行维度不匹配的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 512] [15 24]]元素级别的乘法：# 使用广播进行维度不匹配的乘法result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：result = np.multiply(arr1, arr2) print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：print(result) # 输出: [[ 5 12] [15 24]]元素级别的乘法：元素级别的乘法：python复制代码import numpy as np # 创建两个不同形状的NumPy 数组arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用元素级别的乘法（Hadamard积） result = arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]]矩阵和向量之间的乘法：# 创建两个不同形状的NumPy数组arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用元素级别的乘法（Hadamard积） result = arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]] # 创建两个不同形状的NumPy数组arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用元素级别的乘法（Hadamard积） result= arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]] arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用元素级别的乘法（Hadamard积） result = arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]]矩阵和向量之间的乘法：arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用元素级别的乘法（Hadamard积）result = arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]]矩阵和向量之间的乘法：# 使用元素级别的乘法（Hadamard积） result = arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]]矩阵和向量之间的乘法：# 使用元素级别的乘法（Hadamard积） result = arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]]矩阵和向量之间的乘法：result = arr1 * arr2 print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]]矩阵和向量之间的乘法：print(result) # 输出: [[ 5 14] [21 36]]矩阵和向量之间的乘法：矩阵和向量之间的乘法：python复制代码import numpy as np # 创建矩阵和向量matrix =np.array([[1, 2], [3, 4]]) vector = np.array([5, 6]) # 使用矩阵和向量之间的乘法（矩阵乘以列向量） result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用 element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量)# 创建矩阵和向量 matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) vector = np.array([5, 6]) # 使用矩阵和向量之间的乘法（矩阵乘以列向量） result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量)# 创建矩阵和向量 matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) vector = np.array([5, 6]) # 使用矩阵和向量之间的乘法（矩阵乘以列向量） result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量)matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) vector = np.array([5, 6]) # 使用矩阵和向量之间的乘法（矩阵乘以列向量） result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用 element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量)vector = np.array([5, 6]) # 使用矩阵和向量之间的乘法（矩阵乘以列向量）result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量)# 使用矩阵和向量之间的乘法（矩阵乘以列向量）result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量) # 使用矩阵和向量之间的乘法（矩阵乘以列向量）result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量) result = np.dot(matrix, vector) # 或者使用element-wise multiplication: matrix * vector print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量) print(result) # 输出: [19 43] (一个行向量)。
Python常用库Numpy进行矩阵运算详解
Python常⽤库Numpy进⾏矩阵运算详解Numpy⽀持⼤量的维度数组和矩阵运算，对数组运算提供了⼤量的数学函数库！Numpy⽐Python列表更具优势，其中⼀个优势便是速度。
在对⼤型数组执⾏操作时，Numpy的速度⽐Python列表的速度快了好⼏百。
因为Numpy数组本⾝能节省内存，并且Numpy在执⾏算术、统计和线性代数运算时采⽤了优化算法。
Numpy的另⼀个强⼤功能是具有可以表⽰向量和矩阵的多维数组数据结构。
Numpy对矩阵运算进⾏了优化，使我们能够⾼效地执⾏线性代数运算，使其⾮常适合解决机器学习问题。
与Python列表相⽐，Numpy具有的另⼀个强⼤优势是具有⼤量优化的内置数学函数。
这些函数使你能够⾮常快速地进⾏各种复杂的数学计算，并且⽤到很少代码（⽆需使⽤复杂的循环），使程序更容易读懂和理解。
注：在ndarray结构中，⾥⾯元素必须是同⼀类型的，如果不是，会⾃动的向下进⾏。
Numpy简单创建数组a = [1, 2, 3]b = np.array(a)c = np.array([[0, 1, 2, 10],[12, 13, 100, 101],[102, 110, 112, 113]], int)print(c)print(b)创建数值为1的数组Numpy.ones(参数 1：shape，数组的形状；参数 2：dtype，数值类型)array_one = np.ones([10, 10], dtype=np.int)print(array_one)创建数值为0的数组Numpy.zeros(参数 1：shape，数组的形状；参数 2：dtype，数值类型)array_zero = np.zeros([10, 9], dtype=np.float)print(array_zero)创建指定数值的数组Numpy.full(参数 1：shape，数组的形状；参数 2：constant value，数组填充的常数值；参数 3：dtype，数值类型)array_full = np.full((2, 3), 5)print(array_full)创建单位矩阵Numpy.eye(参数 1：N，⽅阵的维度)array_eye = np.eye(5)print(array_eye)创建对⾓矩阵Numpy.diag(参数1：v，主对⾓线数值，参数 2：k，对⾓线元素)：K = 0表⽰主对⾓线，k>0的值选择在主对⾓线之上的对⾓线中的元素，k<0的值选择在主对⾓线之下的对⾓线中的元素array_diag = np.diag([10, 20, 30, 40])print(array_diag)Numpy查看数组属性数组元素个数：b.size 或 np.size()数组形状：b.shape 或 np.shape()数组维度：b.ndim数组元素类型：b.dtype# 数组元素个数：3print(b.size)# 数组形状:(3,)print(b.shape)# 数组维度:1print(b.ndim)# 数组元素类型:int32print(b.dtype)矩阵第⼀维的长度：shape[0] # ⾏矩阵第⼆维的长度：shape[1] # 列.......array_rand = np.random.rand(10, 10, 4)print(array_rand)print(array_rand.ndim)print(array_rand.shape[0])print(array_rand.shape[1])print(array_rand.shape[2])Numpy创建随机数组（np.random）均匀分布创建指定形状的数组，数值范围在0~1之间array_rand = np.random.rand(10, 10, 4)print(array_rand)print(array_rand.ndim)创建指定范围内的⼀个数：Numpy.random.uniform(low, high, size=None)array_uniform = np.random.uniform(0, 100, size=5)print(array_uniform)创建指定范围的⼀个整数：Numpy.random.randint(low, high, size=None)array_int = np.random.randint(0, 100, size=3)print(array_int)print(array_int.size)Numpy.arange()和Numpy.linspace()函数也可以均匀分布Numpy.arange(start, stop, step)：创建⼀个秩为1的array，其中包含位于半开区间[start, stop)内并均匀分布的值，step表⽰两个相邻值之间的差。
Python中的大数据处理技术介绍
Python中的大数据处理技术介绍随着数据量的急剧增加，大数据处理技术变得越来越重要。
Python 语言作为一种简单易学、功能强大的编程语言，已经成为了许多数据分析师和科学家的首选工具。
本文将介绍Python中常用的大数据处理技术，包括Pandas、NumPy、Dask以及PySpark。
一、PandasPandas是一个强大的数据处理库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。
Pandas中最重要的数据结构是DataFrame，它类似于Excel 表格，可以对数据进行增删改查等操作。
同时，Pandas还提供了各种数据操作和数据分析的函数，如数据过滤、排序、分组等。
通过Pandas，可以方便地进行数据清洗、数据预处理以及数据分析等工作。
二、NumPyNumPy是Python科学计算的核心库，用于处理大规模的多维数组和矩阵运算。
NumPy提供了丰富的数学函数和数组操作工具，可以高效地处理大规模数据。
通过NumPy，可以进行向量化计算，减少了Python解释器的负担，提高了计算速度。
此外，NumPy还提供了快速的线性代数运算、随机数生成以及数据读写等功能，方便处理大数据量的科学计算问题。
三、DaskDask是一个用于并行计算的灵活分布式库，可以扩展到大规模计算集群。
Dask可以用于处理大规模数据集，提供了类似于Pandas和NumPy的API，使得使用Dask时无需改写现有的Python代码。
Dask 可以在单台机器上进行多线程或多进程的计算，也可以分布式地运行在多台机器上。
通过Dask，可以方便地进行大规模数据处理和分布式计算，并利用现有的计算资源进行加速。
四、PySparkPySpark是Python编程语言的Spark API，用于处理大规模数据集。
Spark是一个分布式计算框架，可以在大规模集群上进行高速计算。
PySpark允许在Python环境下使用Spark的强大功能，包括分布式数据处理、内存计算、机器学习等。
Python中常用的数学函数库
Python中常用的数学函数库Python是一种高级编程语言，被广泛应用于数学、科学、工程和数据分析等领域。
在数学计算方面，Python具有内置的基本数学操作，如加、减、乘、除等，但对于高级数学运算，需要用Python中的数学函数库来完成。
本文将介绍Python中常用的数学函数库，包括NumPy、SciPy和Matplotlib。
一、NumPyNumPy是Python中最流行和最常用的数学库之一。
它是一个开源数学库，用于执行大型数组和矩阵运算。
NumPy提供了大量的数学函数和方法，可以用于执行各种数学运算，包括线性代数、随机数生成、信号处理、图像处理等。
以下是NumPy中常用的数学函数和方法：1、NumPy中的数学函数在NumPy中，有许多可用于数学运算的函数，如三角函数、指数函数、对数函数等。
例如：•弧度制转化函数：deg2rad()和rad2deg()•三角函数：sin(), cos(), tan(), arcsin(), arccos(),arctan()•指数函数：exp()•对数函数：log(), log10()•取整函数：ceil()和floor()2、NumPy中的线性代数函数NumPy还提供了许多线性代数函数，如求解线性方程组、矩阵求逆、特征值和特征向量等。
例如：• dot()函数：用于矩阵乘法• inv()函数：用于求矩阵的逆• eig()函数：用于求解特征值和特征向量• solve()函数：用于求解线性方程组二、SciPySciPy是Python中另一个流行的数学库。
它是一个用于科学计算、工程计算和技术计算的开源数学库，其核心是由NumPy库提供的多维数组。
SciPy提供了许多数学函数和方法，包括优化、插值、信号处理、统计函数等。
以下是SciPy中常用的数学函数和方法：1、SciPy中的优化函数在SciPy中，有许多可用于优化的函数，如最小化和最大化函数、约束优化函数等。
例如：• minimize()函数：用于最小化一个目标函数• minimize_scalar()函数：用于在一个区间内最小化一个一元函数• minimize_constrained()函数：用于优化带有约束条件的函数2、SciPy中的插值函数SciPy还提供了许多插值函数，用于估计函数在任意点的值。
pythonnumpy数组与矩阵运算例题
近年来，Python语言的应用范围越来越广泛，尤其是在数据分析、科学计算等领域。
Python中的NumPy库为数组和矩阵运算提供了丰富的功能，使得数据处理和数值计算变得更加简单高效。
本文将通过一些例题，来展示Python中NumPy库的数组与矩阵运算的应用。
一、创建数组1. 创建一维数组我们可以使用NumPy库中的array函数来创建一维数组。
``` pythonimport numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(a)```这样就创建了一个包含1到5的一维数组。
2. 创建二维数组同样地，我们可以使用array函数创建二维数组。
``` pythonb = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(b)```这样就创建了一个包含1到6的二维数组。
二、数组运算1. 数学运算在NumPy库中，数组之间的数学运算可以直接进行，如加法、减法、乘法和除法。
``` pythonc = np.array([1, 2, 3])d = np.array([4, 5, 6])print(c + d)print(c - d)print(c * d)print(c / d)```2. 数组乘法除了普通的乘法运算外，NumPy还提供了矩阵乘法的功能，可以通过dot函数来实现。
``` pythone = np.array([[1, 2], [3, 4]])f = np.array([[5, 6], [7, 8]])print(np.dot(e, f))```三、矩阵运算1. 矩阵转置我们可以使用NumPy库中的transpose函数来实现矩阵的转置操作。
``` pythong = np.array([[1, 2], [3, 4]])print(np.transpose(g))```2. 矩阵求逆NumPy还提供了linalg模块，其中包括了求矩阵逆的函数inv。
PythonNumPy学习（1）——numpy概述
PythonNumPy学习（1）——numpy概述⼀、NumPy简介 NumPy是Python语⾔的⼀个扩充程序库。
⽀持⾼级⼤量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供⼤量的数学函数库。
Numpy 内部解除了CPython的GIL（全局解释器锁），运⾏效率极好，是⼤量机器学习框架的基础库！NumPy的全名为Numeric Python，是⼀个开源的Python科学计算库，它包括：⼀个强⼤的N维数组对象ndrray；⽐较成熟的（⼴播）函数库；⽤于整合C/C++和Fortran代码的⼯具包；实⽤的线性代数、傅⾥叶变换和随机数⽣成函数NumPy的优点：对于同样的数值计算任务，使⽤NumPy要⽐直接编写Python代码便捷得多；NumPy中的数组的存储效率和输⼊输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构，且其能够提升的性能是与数组中的元素成⽐例的；NumPy的⼤部分代码都是⽤C语⾔写的，其底层算法在设计时就有着优异的性能，这使得NumPy⽐纯Python代码⾼效得多当然，NumPy也有其不⾜之处，由于NumPy使⽤内存映射⽂件以达到最优的数据读写性能，⽽内存的⼤⼩限制了其对TB级⼤⽂件的处理；此外，NumPy数组的通⽤性不及Python提供的list容器。
因此，在科学计算之外的领域，NumPy的优势也就不那么明显。
⼆，numpy保存⼆进制⽂件（.npy/.npz） ndarray对象可以保存到磁盘⽂件并从磁盘⽂件加载，可⽤的IO功能有： load()和save() 函数处理Numpy ⼆进制⽂件（带npy扩展名）。
loadtxt() 和savetxt() 函数处理正常的⽂本⽂件。
Numpy为ndarray对象引⼊了⼀个简单的⽂件格式，这个npy⽂件在磁盘⽂件中，存储重建ndarray所需的数据，图形，dtype和其他信息，以便正确获取数组，即使该⽂件在具有不同架构的⼀台机器上。
numpy.load和numpy.save函数式以Numpy专⽤的⼆进制类型保存数据，这两个函数会⾃动处理元素类型和shape等信息，使⽤它们读写数组就⽅便多了，但是numpy.save输出的⽂件很难和其他语⾔编写的程序读⼊。
Python操作多维数组和矩阵
Python操作多维数组和矩阵在许多编程语⾔中（Java，COBOL，BASIC），多维数组或者矩阵是（限定各维度的⼤⼩）预先定义好的。
⽽在Python中，其实现更简单⼀些。
如果需要处理更加复杂的情形，可能需要使⽤Python的数学模块包NumPy，链接地址：/⾸先来看⼀个简单的⼆维表格。
投掷两枚骰⼦时，有36种可能的结果。
我们可以将其制成⼀个⼆维表格，⾏和列分别代表⼀枚骰⼦的得数：1 2 3 4 5 61 2 3 4 5 6 72 3 4 5 6 7 83 4 5 6 7 8 94 5 6 7 8 9 105 6 7 8 9 10 116 7 8 9 10 11 12在Python中，⼀个像这样的多维表格可以通过“序列的序列”实现。
⼀个表格是⾏的序列。
每⼀⾏⼜是独⽴单元格的序列。
这类似于我们使⽤的数学记号，在数学⾥我们⽤Ai,j，⽽在Python⾥我们使⽤A[i][j]，代表矩阵的第i⾏第j列。
这看起来⾮常像“元组的列表”（Lists of Tuples）。
“列表的列表”⽰例我们可以使⽤嵌套的列表推导式（list comprehension）创建⼀个表格。
下⾯的例⼦创建了⼀个“序列的序列”构成的表格，并为表格的每⼀个单元格赋值。
table= [ [ 0 for i in range(6) ] for j in range(6) ]print tablefor d1 in range(6):for d2 in range(6):table[d1][d2]= d1+d2+2print table程序的输出结果如下：[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0]][[2, 3, 4, 5, 6, 7], [3, 4, 5, 6, 7, 8], [4, 5, 6, 7, 8, 9],[5, 6, 7, 8, 9, 10], [6, 7, 8, 9, 10, 11], [7, 8, 9, 10, 11, 12]]这个程序做了两件事：创建了⼀个6 × 6的全0表格。
python矩阵转数组
python矩阵转数组Python中，矩阵（matrix）是一种二维数组，它可以用于表示线性代数中的向量和矩阵。
但是，有时候我们需要将矩阵转换为数组（array），这样可以方便我们进行各种数学计算和数据处理。
在Python中，可以使用NumPy库中的函数来实现矩阵转数组。
NumPy库是Python中常用的数值计算和科学计算库，它提供了丰富的数学函数和数据类型，可以方便地进行向量和矩阵计算。
下面是一个简单的示例，演示如何将一个3×3的矩阵转换为数组：```pythonimport numpy as np# 定义一个3x3的矩阵matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])# 将矩阵转换为数组array = matrix.flatten()# 输出结果print('矩阵：')print(matrix)print('数组：')print(array)```输出结果：```矩阵：[[1 2 3][4 5 6][7 8 9]]数组：[1 2 3 4 5 6 7 8 9]```上面的示例中，我们首先使用NumPy库的`array()`函数定义了一个3×3的矩阵，然后使用`flatten()`函数将矩阵转换为一维数组。
最后，我们将矩阵和数组分别输出，以检查转换结果是否正确。
除了使用`flatten()`函数，还可以使用`ravel()`函数实现矩阵转数组。
这两个函数的功能类似，但是`ravel()`函数返回的是一个视图（view），而`flatten()`函数返回的是一个副本（copy）。
视图是原数组的一个引用，而副本是一个新的数组，两者的区别在于修改视图会修改原数组，而修改副本不会影响原数组。
总之，Python中可以方便地实现矩阵转数组，只需要调用NumPy 库中的相应函数即可。
熟练掌握这些函数的使用，可以大大提高数据处理和数学计算的效率。
Python中的常用库
Python中的常用库随着Python在科学、工程、数据分析、机器学习、人工智能等领域的日益流行和应用，越来越多的人开始使用Python进行数据处理、可视化、机器学习等操作。
为了方便Python开发者的快速开发，Python社区以及开发者们相继开发了大量的Python库，这为Python的开发提供了便利。
本文将介绍Python中常用的库及其应用。
1. NumpyNumpy是Python中的一款用于数值计算的工具库，其主要功能是在Python中处理大型多维数组和矩阵，并提供高效的数值计算和分析方法。
numpy提供了大量的函数和算法，比如统计分析、线性代数、傅里叶变换、随机数生成等。
在数据处理、机器学习、科学计算等领域，numpy都扮演着非常重要的角色。
2. PandasPandas是Python中另一个非常重要的工具库，它提供了高效的数据操作和处理方法，包括数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等。
Pandas以表格形式存储数据，类似于Excel，但功能更加强大。
Pandas还提供了很多高级数据操作功能，比如数据筛选、数据排序、数据分组等，这些功能可以大大提高数据操作的效率和准确性。
Pandas广泛应用于数据科学、机器学习、金融分析和科学计算等领域。
3. MatplotlibMatplotlib是Python中最流行的绘图库之一，它提供了非常丰富的绘图功能，包括线图、散点图、条形图、饼图、等高线图等。
Matplotlib的绘图功能十分灵活，用户可以通过简单的调整轴标签、字体大小等方式，美化图表，使数据更加易于理解和分析。
Matplotlib广泛应用于数据可视化、科学计算和机器学习等领域。
4. Scikit-LearnScikit-Learn是Python中的机器学习库，提供了大量的数据挖掘和机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。
Scikit-Learn不仅提供了经典的机器学习算法，还包含了大量的预处理、特征提取、模型选择和模型评估方法，使得机器学习变得更加简单和高效。
python import numpy用法
python import numpy用法NumPy是Python中一个非常重要的库，它是一个支持大规模的多维数组与矩阵运算的开源工具，被广泛地应用于科学、工程、数学等领域。
由于NumPy提供了大量的高效的多维数组操作函数，因此可以方便地处理大量数据、进行统计计算、图像处理等。
在实际开发中，我们通常使用import语句来引入NumPy包。
对于初学者，为了更好地理解NumPy的用法，让我们一起来看一看NumPy的基本用法。
1.导入NumPy在Python中导入NumPy可以使用以下命令：导入后我们可以使用各种NumPy的数学函数和数学操作。
2.创建NumPy数组通常使用NumPy创建数组的方式有3种：1）创建一个长度为n的数列。
numpy.arange(n)下面是示例代码：#创建一个长度为10的数列a = np.arange(10)print(a)3.数组操作在NumPy中，我们可以对数组进行各种操作：1）数组加法：add() 函数。
3）数组乘法：multiply() 函数。
a = np.array([10, 20, 30])b = np.array([1, 2, 3])#数组加法print(np.add(a, b))4.数组属性在NumPy中，我们可以使用以下属性来获取数组的相关信息：1）数组维度：ndim属性。
2）数组形状：shape属性。
4）数组元素类型：dtype属性。
#数组大小print(a.size)5.数组切片在NumPy中，我们可以使用切片选取数组的一个子集。
切片操作的方式和Python中列表和字符串的切片操作方式一样。
#选取第3行，列数从0到6的元素print(a[2, 0:7])6.数组索引在NumPy中，我们可以使用数组索引来访问数组的某个元素。
索引值从0开始，使用方括号括住索引值，对应数组中的位置。
7.数组排序在NumPy中，我们可以使用sort函数来对数组进行排序，sort()函数使用的是快速排序（quicksort）算法。
numpy大纲
NumPy是Python中一个高性能的数学库，专注于数组和矩阵运算。
以下是NumPy的大纲：1. 数组基础-创建一维数组、多维数组和稀疏数组-数组操作，如切片、索引、形状调整等-广播机制：在不同形状的数组之间进行数学运算2. 向量和矩阵运算-标量运算：加法、减法、乘法、除法等-向量运算：点积、叉积、单位向量、角度等-矩阵运算：加法、减法、乘法、转置、逆等3. 线性代数-解线性方程组：高斯消元法、LU分解、QR分解等-矩阵的特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）-非线性方程组求解：牛顿法、梯度下降等4. 随机数生成-生成随机数：正态分布、均匀分布、指数分布等-随机数种子和伪随机数生成5. 数据处理和可视化-常用数据类型：整数、浮点数、复数、字符串等-数据转换：将一种数据类型转换为另一种数据类型-数据切片、拼接、重塑等操作-绘制数组和矩阵的数据可视化：散点图、线图、柱状图等6. 数值计算-插值：线性插值、二次插值、三次插值等-数值积分：辛普森法、高斯积分公式等-数值微分：前向差分、后向差分等7. 面向对象编程和函数式编程-模块和函数：导入、导出、封装等-类和对象：创建、属性、方法等-高级函数：高阶函数、闭包、装饰器等8. 应用领域-科学计算：物理、化学、生物学、经济学等-机器学习：神经网络、支持向量机、聚类等-图形处理：图像处理、视频处理、三维建模等以上是NumPy的大纲，涵盖了数组操作、向量和矩阵运算、线性代数、随机数生成、数据处理和可视化、数值计算等核心功能。
NumPy在科学计算、机器学习、图形处理等领域有广泛的应用。
Python的Numpy库
Python的Numpy库近年来，Python语言在数据科学领域的应用越来越广泛。
其中Numpy库可以被认为是Python中最重要的库之一。
Numpy库提供了高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。
Numpy库的优势与纯Python代码相比，Numpy库的优势非常明显。
它在处理大量数据时速度更快，因为它是使用C编写的。
Numpy库还可以将一个任务拆分成多个线程，从而进一步提高性能。
另一个重要的优势是Numpy库中的数组对象（ndarray）具有广泛的数学支持。
这意味着它们可以用来表示各种各样的数据集合，包括向量、矩阵、张量和高维矩阵。
Numpy库的基本概念在开始使用Numpy库之前，需要了解一些基本概念。
首先是Numpy 数组对象（ndarray）。
Numpy数组是一个多维数组，可以存储数字、字符串和其他Python对象。
这些数组可以是一维、二维或更高维。
例如，下面的代码创建了一个简单的一维Numpy数组：import numpy as npa = np.array([1,2,3,4,5])这个数组可以进行简单的数学操作，例如：print(a*2) #输出[ 2 4 6 8 10]可以使用shape属性查看数组的形状：print(a.shape) #输出(5,)我们可以使用reshape方法来改变数组形状：b = a.reshape(5,1)print(b.shape) #输出(5,1)Numpy数组与Python列表的比较与Python中的列表相比，Numpy数组拥有更多的功能。
Numpy提供各种数量级更高效的操作，并提供了针对Numpy数组的广泛数学函数。
此外，Numpy数组可以允许您对整个数据集执行单个操作。
例如，以下代码演示了如何对数组所有元素执行平方运算：print(np.square(a)) #输出[ 1 4 9 16 25]另一个例子是数组与标量运算的不同于Python中的列表，Numpy 数组可以与标量执行操作，允许您轻松更改数组中的所有值。
python numpy矩阵的幂运算
python numpy矩阵的幂运算Python中的NumPy库是一个用于科学计算的强大工具，它提供了许多高效的数学函数和数据结构，其中包括矩阵。
在NumPy中，矩阵是一个二维数组，可以进行各种数学运算，包括幂运算。
矩阵的幂运算是指将一个矩阵自乘若干次，即将矩阵乘以自身的n 次方。
在NumPy中，可以使用linalg模块中的matrix_power函数来进行矩阵的幂运算。
该函数的语法如下：numpy.linalg.matrix_power(a, n)其中，a是要进行幂运算的矩阵，n是幂次数。
该函数返回的是矩阵a的n次幂。
下面是一个示例代码，演示如何使用matrix_power函数进行矩阵的幂运算：import numpy as np# 定义一个2x2的矩阵a = np.array([[1, 2], [3, 4]])# 计算矩阵a的2次幂b = np.linalg.matrix_power(a, 2)# 输出结果print(b)运行上述代码，输出结果为：[[ 7 10][15 22]]可以看到，矩阵a的2次幂结果为[[7, 10], [15, 22]]。
除了使用matrix_power函数，还可以使用矩阵乘法运算符@来进行矩阵的幂运算。
例如，要计算矩阵a的3次幂，可以使用以下代码：c = a @ a @ aprint(c)运行上述代码，输出结果为：[[ 37 54][ 81 118]]可以看到，矩阵a的3次幂结果为[[37, 54], [81, 118]]。
需要注意的是，矩阵的幂运算只能对方阵进行，即行数和列数相等的矩阵。
如果对非方阵进行幂运算，会抛出ValueError异常。
NumPy库提供了方便的函数和运算符来进行矩阵的幂运算，可以方便地进行各种数学计算和数据分析。
numpy创建数组（矩阵）的几种方法
numpy创建数组（矩阵）的⼏种⽅法1.调⽤numpy的array()⽅法。
array函数接受序列型对象，如列表，元组作为参数，返回⼀个类型为ndarry的数组。
这是numpy的基础数据类型。
与列表不同，ndarry必须包含同⼀数据类型，否则向上转换或报错。
numpy⽀持的数据类型如下:使⽤array创建数组时，如果没有指定数据类型，将默认为浮点数类型。
关于⾃定义类型待补充。
import numpy as npx=np.array([1,2,3,4,5,6])print(type(x))print(x)#输出#<class 'numpy.ndarray'>#[1 2 3 4 5 6]x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(x)print(x.shape,x.dtype,x.size,x.ndim)#形状，数据类型，元素个数，维度'''输出[[1 2 3][4 5 6]](2, 3) int32 6 2'''x=np.array([a for a in range(10)])#迭代器print(x)print(x.shape,x.dtype,x.size,x.ndim)'''输出[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9](10,) int32 10 1'''x=np.array([range(a,a+5) for a in range(5)])#嵌套列表print(x)print(x.shape,x.dtype,x.size,x.ndim)'''输出[[0 1 2 3 4][1 2 3 4 5][2 3 4 5 6][3 4 5 6 7][4 5 6 7 8]](5, 5) int32 25 2'''2.调⽤numpy的arange()，linspace()，logspace()⽅法。
python矩阵指数运算
python矩阵指数运算Python矩阵指数运算矩阵指数运算是线性代数中的一个重要概念，它在科学计算、工程应用以及图像处理等领域都有广泛的应用。
Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了多种方法来进行矩阵指数运算。
在Python中，我们可以使用NumPy库来进行矩阵的定义、操作和计算。
NumPy是一个强大的数值计算库，它提供了高效的数组对象和各种数学函数，可以方便地进行矩阵运算。
我们需要导入NumPy库，通过以下命令实现：```pythonimport numpy as np```接下来，我们可以使用NumPy库中的`array`函数来创建矩阵。
矩阵可以是一维、二维或多维的，具体取决于我们的需求。
例如，我们可以使用以下命令创建一个二维矩阵：```pythonmatrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])```通过输出`matrix`，我们可以看到创建的矩阵的值为：```array([[1, 2],[3, 4]])```接下来，我们可以使用NumPy库中的`expm`函数来计算矩阵的指数。
`expm`函数可以接受一个矩阵作为参数，并返回指数运算后的结果。
例如，我们可以使用以下命令计算矩阵的指数：```pythonresult = np.linalg.expm(matrix)```通过输出`result`，我们可以看到计算得到的矩阵的值为：```array([[ 51.96952056, 74.73656457],[112.53309555, 164.07380381]])```可以看到，计算得到的矩阵的每个元素都是原矩阵对应位置元素的指数运算结果。
除了使用NumPy库中的`expm`函数，我们还可以使用`scipy`库中的`expm`函数来进行矩阵的指数运算。
`scipy`库是基于NumPy库的一个科学计算库，提供了更多的数值计算功能。
使用`scipy`库进行矩阵的指数运算与使用NumPy库类似，只是需要将矩阵的数据类型转换为`scipy`库所支持的数据类型。
numpy中二维矩阵与三维数组的点乘和乘法
numpy中二维矩阵与三维数组的点乘和乘法【原创实用版】目录1.引言2.Numpy 中二维矩阵和三维数组的定义3.点乘的定义和规则4.二维矩阵和三维数组的点乘5.乘法的定义和规则6.二维矩阵和三维数组的乘法7.总结正文1.引言umpy 是 Python 中用于处理大型数组和矩阵的库，提供了许多高效的数学运算。
在 Numpy 中，矩阵和数组都可以进行点乘和乘法运算。
本文将对二维矩阵和三维数组的点乘和乘法进行介绍。
2.Numpy 中二维矩阵和三维数组的定义在 Numpy 中，二维矩阵是一个二维数组，可以用来表示线性方程组、线性变换等。
三维数组是一个三维数组，可以用来表示体积数据、空间数据等。
3.点乘的定义和规则点乘，又称内积，是一种用于计算两个向量之间相似度的方法。
对于两个向量 A 和 B，其点乘结果是一个标量，表示为 A·B。
点乘满足交换律和分配律，即 A·B=B·A，且 (A+B)·C=A·C+B·C。
4.二维矩阵和三维数组的点乘二维矩阵和三维数组的点乘可以通过广播实现。
对于一个二维矩阵 A 和一个三维数组 B，如果 B 的每个维度的长度都小于等于 A 的相应维度的长度，则可以进行点乘。
点乘的结果是一个一维数组，表示 A 和 B 中对应元素的点乘结果之和。
5.乘法的定义和规则乘法是 Numpy 中的一种基本运算，可以用于计算矩阵和数组的乘积。
对于两个矩阵 A 和 B，如果它们的行数和列数相等，则可以进行乘法运算。
乘法的结果是一个矩阵，表示 A 和 B 的相应行和列元素的乘积之和。
乘法满足结合律和分配律，即 (A·B)·C=A·(B·C)，且 A·(B+C)=A·B+A·C。
6.二维矩阵和三维数组的乘法二维矩阵和三维数组的乘法也可以通过广播实现。
对于一个二维矩阵A 和一个三维数组 B，如果 B 的每个维度的长度都小于等于 A 的相应维度的长度，则可以进行乘法。
numpy单位矩阵
numpy单位矩阵在众多数据科学领域中，numpy一直是一个不可或缺的库。
它为Python语言提供了向量、矩阵等常见数学对象的计算功能，并且运行速度极快。
其中，numpy的单位矩阵是一个非常重要且常用的数学对象。
本文将从定义、特点、应用角度介绍numpy单位矩阵。
定义单位矩阵是一种特殊的方阵，它的对角线上全是1，其余元素全部为0。
在numpy中，可以使用numpy.identity()函数创建一个单位矩阵，其语法为 identity(n, dtype=None) ，其中参数n表示矩阵的大小，dtype表示矩阵的数据类型。
例如，如果要创建一个3x3的单位矩阵，可以写作：import numpy as npI = np.identity(3)这里的I就表示一个3x3的单位矩阵。
特点numpy的单位矩阵具有以下几个特点：1. 对角线上全为1。
这是定义的要求，任何大小的numpy单位矩阵都必须满足这个特点。
2. 矩阵乘法的特殊性质。
设A是一个m阶矩阵，I是一个n阶单位矩阵，则有A*I = I*A = A，其中A*I等于A和I相乘，即A乘以一个n阶单位矩阵；I*A同理。
这个特殊的性质表明，任何一个矩阵都可以被单位矩阵乘以适当的次数和顺序，从而“不变形”。
3. 求逆的特殊性质。
设A是一个n阶可逆矩阵，则A的逆矩阵A^-1是唯一存在的，并且有A*A^-1 = A^-1*A = I，其中I表示n阶单位矩阵。
由此可见，单位矩阵是求逆计算中的重要对象。
应用numpy的单位矩阵在数据科学领域中有着广泛的应用，下面介绍其中几个：1. 线性代数。
在矩阵乘法和求逆计算中，numpy的单位矩阵是一个非常重要的参考对象。
通过与单位矩阵的乘积和求逆矩阵之间的关系，可以推出很多重要的性质。
2. 数学符号表示。
在文献和论文中，经常使用单位矩阵作为数学符号的一种表示方式。
例如，矩阵的逆可以用A^-1表示，其中^-1就表示单位矩阵的逆矩阵。
numpy创建数组(矩阵)的几种方法
numpy创建数组（矩阵）的几种方法NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库，其最基本的功能是提供了一个多维数组对象（即ndarray），用于在数值计算中存储和处理大型数据。
下面将介绍NumPy创建数组的几种常见方法。
1.使用列表创建数组：最简单的方法是使用Python中的列表来创建NumPy数组。
可以通过将列表传递给NumPy的array(函数来实现。
```pythonimport numpy as np#创建一维数组arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])#创建二维数组arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])```2. 使用zeros(和ones(方法创建数组：使用zeros(方法可以创建一个全为零的数组，使用ones(方法可以创建一个全为1的数组。
可以通过指定形状（维度）来创建不同维度的数组。
```pythonimport numpy as np#创建一维全零数组arr1 = np.zeros(5)#创建二维全1数组arr2 = np.ones((2, 3))```3. 使用arange(方法创建数组：通过arange(方法可以创建一个一维数组，其中包含一系列连续的数字。
可以指定起始值、终止值和步长。
```pythonimport numpy as np#创建一个包含1到9的一维数组arr1 = np.arange(1, 10)#创建一个从0到10，步长为2的一维数组arr2 = np.arange(0, 11, 2)```4. 使用linspace(方法创建数组：使用linspace(方法可以创建一个一维数组，其中包含指定范围内的等间隔分布的数字。
可以指定起始值、终止值和元素个数。
```pythonimport numpy as np#创建一个从0到1之间，包含5个元素的一维数组arr1 = np.linspace(0, 1, 5)#创建一个从1到10之间，包含9个元素的一维数组arr2 = np.linspace(1, 10, 9)```5. 使用random模块创建数组：NumPy的random模块提供了一系列用于生成随机数的函数，可以用来创建随机数组。
numpy 数组乘矩阵
numpy 数组乘矩阵numpy是一个用于进行科学计算的Python库，它提供了高效的多维数组对象以及用于处理这些数组的工具。
其中一个强大的功能就是能够进行数组与矩阵的乘法运算。
本文将围绕这一主题展开，详细介绍numpy数组与矩阵相乘的过程及应用。
让我们来了解一下numpy数组的特点。
numpy数组是一个由相同类型的元素组成的多维网格，并且可以通过整数索引进行访问。
它的维度被称为轴，轴的个数被称为秩。
例如，一个二维数组可以看作是一个矩阵，其中第一个轴代表行，第二个轴代表列。
创建numpy 数组非常简单，只需要调用numpy库的array函数即可。
接下来，我们将介绍numpy数组与矩阵相乘的方法。
在numpy中，可以使用dot函数来实现数组与矩阵的乘法运算。
这个函数会将两个参数进行相乘，并返回一个新的数组或矩阵作为结果。
要注意的是，乘法运算的前提是两个数组的维度要满足乘法规则，即第一个数组的列数要等于第二个数组的行数。
在实际应用中，numpy数组与矩阵相乘有着广泛的用途。
其中一个典型的应用是线性代数中的矩阵变换。
矩阵变换是指通过矩阵相乘来改变向量的方向、大小或者旋转的操作。
通过numpy库提供的dot函数，我们可以很方便地实现这些变换。
例如，可以将一个向量与一个旋转矩阵相乘，从而实现向量的旋转操作。
除了矩阵变换，numpy数组与矩阵相乘还可以用于解决线性方程组。
线性方程组是由一组线性方程组成的数学问题，通过求解这些方程可以得到未知数的值。
利用numpy库提供的dot函数，我们可以将系数矩阵与未知数向量相乘，从而得到方程组的解。
这种方法在科学计算和工程领域有着广泛的应用。
除了以上的应用，numpy数组与矩阵相乘还可以用于数据的特征提取。
在机器学习和数据挖掘领域，我们经常需要从原始数据中提取有用的特征以用于模型的训练和预测。
通过将原始数据与一个特征矩阵相乘，我们可以得到一个新的数组，其中每一列代表一个特征。
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[10 9 8 7 6 5 4 3 2] 使用布尔数组获取数组中的元素 import numpy as np x= np.arange(5,0,-1) print(x) print('-'*30) a=x[np.array([True,False,True,False,True])] print(a) [5 4 3 2 1] -----------------------------[5 3 1] 6.多维数组 Numpy 采用元组作为多维数组的下表，元组中的每个元素和数组的每个轴对应。
（2）linspace（）指定开始值、终值、元素个数创建等差数列的一维数组
（3）logspace（）指定开始值、终值、元素个数创建等比数列的一维数组
（4）zeros() ones() empty()创建指定形状和类型的数组 full（）将数组元素填充
为指定值
import numpy as np
a=np.arange(0,10,1)#指定步长的等差数列
<clagt; number of dim： 2 shape: (2, 3) size 6 [[1 2 3] [3 4 5]] 2. 改变数组的行列数（具体数值不变） import numpy as np array=np.array([[1,2,3],
[3,4,5]]) print(array) print('-'*30) array.shape=3,2#直接改变行列数 print(array) print('-'*30) array.shape=1,-1#当设置某个轴的个数为-1 时，自动计算此轴的长度 print(array) print('-'*30) [[1 2 3] [3 4 5]] -----------------------------[[1 2] [3 3] [4 5]] -----------------------------[[1 2 3 3 4 5]] 使用 reshape（）方法，创建指定形状的新数组，原数组保持不变 import numpy as np array=np.array([[1,2,3],
b=np.linspace(0,1,10)#指定个数的等差数列
c=np.logspace(0,10,2)#指定个数的等比数列
d=np.zeros((2,3))#零矩阵
e=np.ones((2,3))#1 矩阵
f=np.full((2,3),4,dtype='int32')# 4 矩阵
print(a)
我们先创建一个 dtype 对象 persontype，它的参数是一个描述结构类型的各个 字段的字典。 字典有两个键：’names^nTormats、每个键对应的值都是一个列表。 hame^定义结构中每个字段 的名称，而 Tormats 侧定义每个字段的类型。这里我 们使用类型字符串定义字段类型：
• S30’：长度为30个字节的字符串类型，由于结构中的每个元素的大小必须同定， 因此 需要指定字符串的长度。
[3,4,5]])
print(array.dtype)#打印数组元素类型， b=np.array([1,2,3,4],dtype=np.int64)#指定数组类型 print(b.dtype) int32 int64
4. 自动生成数组
（1）arange（）指定开始值、终值、步长创建等差数列的一维数组
'offsets':[0,32,36],
print(a[0]['name']) b'zhang' //b 表示 bytes,无具体意义
8.ufunc 函数 ufunc 函数是 universal function 的缩写，它是一种能对数组中的每个元素进行运 算的函数。Numpy 中的许多 ufunc 函数是用 c 语言实现的，因此其运算速度非常 快。
• T: 32位的整数类型，相当于np.int32。 • 32 位的单精度浮点数类型，相当于 np.float32。 然后调用 array()以创建数组，通过 dtype 参数指定所创建的数组的元素类型为 persontype。
print(a.dtype)#输出数组 a 的数据类型 {'names':['name','age','weight'], 'formats':['S30','<i4','<f4'], 'itemsize':40, 'aligned':True}
[3,4,5]]) print(array) print('-'*30)
b=array.reshape(1,-1) print(b) [[1 2 3] [3 4 5]] -----------------------------[[1 2 3 3 4 5]] 3. 指定数组元素的类型 import numpy as np array=np.array([[1,2,3],
共享内存空间（会同时修改）
import numpy as np
array=np.array([[1,2,3],
[3,4,5]])
b=array[0,0:3]#多元数组的下标存取元素，在此为取第一行的 0-2 三个元素 print('数组 b 为：',b) b[2]=99 print('更改后的数组 b 为：',b) print('array 为：' 数组 b 为： [1 2 3] 更改后的数组 b 为： [ 1 2 99] array 为： [[ 1 2 99] [ 3 4 5]] 当使用整数列表对数组元素进行存取时，将使用数组中的每个元素作为下标，使 用列表作为下标得到的数组不和原始数组共享数据： import numpy as np array=np.array([[1,2,3],
print('-'*20)
print(b)
print('-'*20)
print(c)
print('-'*20)
print(d)
print('-'*20)
print(e)
print('-'*20)
print(f)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
--------------------
[ 0.
0.11111111 0.22222222 0.33333333 0.44444444 0.55555556
0.66666667 0.77777778 0.88888889 1.
]
--------------------
[ 1.00000000e+00 1.00000000e+10]
--------------------
a[:,2]为： [ 2 12 22 32 42 52] a[2::2,::2]为： [[20 22 24] [40 42 44]]
7.结构数组 类似于 C 语言中的 struct 关键字创建结构体，numpy 中使用 dtype 自定义数
据类型。假设需定义一个结构数组，每个元素都有 name、age 和 weight 字段。 import numpy as np persontype=np.dtype({'names':['name','age','weight'],'formats':['S30 ','i','f']},align=True) a=np.array([("zhang",32,75.5),("wang",24,65.2)],dtype=persontype) print(a)
import numpy as np a=np.arange(0,60,10).reshape(-1,1)+np.arange(0,6) print(a) print('-'*30) print('a[0,3:5]为：',a[0,3:5]) print('a[4:,4:]为：',a[4:,4:]) print('a[:,2]为：',a[:,2]) print('a[2::2,::2]为：',a[2::2,::2])#开始值:结束值:步长 [[ 0 1 2 3 4 5] [10 11 12 13 14 15] [20 21 22 23 24 25] [30 31 32 33 34 35] [40 41 42 43 44 45] [50 51 52 53 54 55]] -----------------------------a[0,3:5]为： [3 4] a[4:,4:]为： [[44 45] [54 55]]
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]
--------------------
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
--------------------
[[4 4 4]
[4 4 4]]
5. 数组存取元素
类似于列表，数组可以通过下标、切片存取元素。
和列表不同的是，通过切片获取的新的数组是原始数组的一个视图，和原始数组
一、python 中的数组
1. 创建 numpy 的 array,并显示相关属性 import numpy as np array=np.array([[1,2,3],