NumPy矩阵库
NumPy - 矩阵库
NumPy 包包含一个 Matrix库numpy.matlib。此模块的函数返回矩阵而不是返回ndarray对象。
matlib.empty()
matlib.empty()函数返回一个新的矩阵,而不初始化元素。 该函数接受以下参数。
numpy.matlib.empty(shape, dtype, order)
其中:
| 序号 | 参数及描述 |
|---|---|
| 1. | shape 定义新矩阵形状的整数或整数元组 |
| 2. | Dtype 可选,输出的数据类型 |
| 3. | order C 或者 F |
示例
import numpy.matlib
import numpy as np
print np.matlib.empty((2,2))
# 填充为随机数据
输出如下:
[[ 2.12199579e-314, 4.24399158e-314]
[ 4.24399158e-314, 2.12199579e-314]]
numpy.matlib.zeros()
此函数返回以零填充的矩阵。
import numpy.matlib
import numpy as np
print np.matlib.zeros((2,2))
输出如下:
[[ 0. 0.]
[ 0. 0.]])
numpy.matlib.ones()
此函数返回以一填充的矩阵。
import numpy.matlib
import numpy as np
print np.matlib.ones((2,2))
输出如下:
[[ 1. 1.]
[ 1. 1.]]
numpy.matlib.eye()
这个函数返回一个矩阵,对角线元素为 1,其他位置为零。 该函数接受以下参数。
numpy.matlib.eye(n, M,k, dtype)
其中:
| 序号 | 参数及描述 |
|---|---|
| 1. | n 返回矩阵的行数 |
| 2. | M 返回矩阵的列数,默认为n |
| 3. | k 对角线的索引 |
| 4. | dtype 输出的数据类型 |
示例
import numpy.matlib
import numpy as np
print np.matlib.eye(n = 3, M = 4, k = 0, dtype = float)
输出如下:
[[ 1. 0. 0. 0.]
[ 0. 1. 0. 0.]
[ 0. 0. 1. 0.]])
numpy.matlib.identity()
numpy.matlib.identity()函数返回给定大小的单位矩阵。单位矩阵是主对角线元素都为 1 的方阵。
import numpy.matlib
import numpy as np
print np.matlib.identity(5, dtype = float)
输出如下:
[[ 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()`函数返回给定大小的填充随机值的矩阵。
示例
import numpy.matlib
import numpy as np
print np.matlib.rand(3,3)
输出如下:
[[ 0.82674464 0.57206837 0.15497519]
[ 0.33857374 0.35742401 0.90895076]
[ 0.03968467 0.13962089 0.39665201]]
注意,矩阵总是二维的,而ndarray是一个 n 维数组。 两个对象都是可互换的。
示例
import numpy.matlib
import numpy as np
i = np.matrix('1,2;3,4')
print i
输出如下:
[[1 2]
[3 4]]
示例
import numpy.matlib
import numpy as np
j = np.asarray(i)
print j
输出如下:
[[1 2]
[3 4]]
示例
import numpy.matlib
import numpy as np
k = np.asmatrix (j)
print k
输出如下:
[[1 2]
[3 4]]
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