Numpy学习2
载入数据和保存数据
In [34]: arr = np.loadtxt("/home/hadoop/wujiadong/np.txt")
In [35]: np.save("/home/hadoop/wujiadong/np_out.txt",arr)
数学运算
nump.dot:矩阵乘法运算
numpy.transponse:矩阵转置
求解方程组
In [39]: a = np.array([[3,6,-5],[1,-3,2],[5,-1,4]])
In [40]: b = np.array([12,-2,10])
In [41]: x = np.linalg.inv(a).dot(b)
In [42]: x
Out[42]: array([ 1.75, 1.75, 0.75])
In [43]: a
Out[43]:
array([[ 3, 6, -5],
[ 1, -3, 2],
[ 5, -1, 4]])
In [44]: b
Out[44]: array([12, -2, 10])
In [61]: d1 = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
In [62]: d1
Out[62]:
array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]])
In [63]: d2 = np.random.random((4,2))
In [64]: d2
Out[64]:
array([[ 0.33936881, 0.02394269],
[ 0.55151109, 0.70094196],
[ 0.04284826, 0.80405587],
[ 0.59282838, 0.94140771]])
In [65]: d1.dot(d2)
Out[65]:
array([[ 3.94224929, 7.60362506],
[ 10.04847544, 17.48501797]])
In [66]: d2.T
Out[66]:
array([[ 0.33936881, 0.55151109, 0.04284826, 0.59282838],
[ 0.02394269, 0.70094196, 0.80405587, 0.94140771]])
In [68]: np.linalg.inv(d2.T.dot(d2))
Out[68]:
array([[ 3.43382891, -1.67438636],
[-1.67438636, 1.31036906]])
##对矩阵d2进行奇异值分解 :d2=u*s*h
In [70]: u,s,h = np.linalg.svd(d2)
In [71]: u
Out[71]:
array([[-0.11515737, 0.59645451, 0.74476033, -0.27624781],
[-0.54915702, 0.30352265, -0.53710331, -0.5637558 ],
[-0.45256189, -0.73026033, 0.3934938 , -0.32721586],
[-0.69307509, 0.13724381, 0.04488564, 0.70625514]])
In [72]: s
Out[72]: array([ 1.60238234, 0.47920264])
In [73]: h
Out[73]:
array([[-0.48191562, -0.87621763],
[ 0.87621763, -0.48191562]])
Numpy学习2的更多相关文章
- NumPy学习笔记 三 股票价格
NumPy学习笔记 三 股票价格 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.&l ...
- NumPy学习笔记 二
NumPy学习笔记 二 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分 ...
- NumPy学习笔记 一
NumPy学习笔记 一 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分 ...
- 数据分析之Pandas和Numpy学习笔记(持续更新)<1>
pandas and numpy notebook 最近工作交接,整理电脑资料时看到了之前的基于Jupyter学习数据分析相关模块学习笔记.想着拿出来分享一下,可是Jupyter导出来h ...
- NumPy学习(索引和切片,合并,分割,copy与deep copy)
NumPy学习(索引和切片,合并,分割,copy与deep copy) 目录 索引和切片 合并 分割 copy与deep copy 索引和切片 通过索引和切片可以访问以及修改数组元素的值 一维数组 程 ...
- NumPy学习(让数据处理变简单)
NumPy学习(一) NumPy数组创建 NumPy数组属性 NumPy数学算术与算数运算 NumPy数组创建 NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型. 它描述相同 ...
- numpy 学习笔记
numpy 学习笔记 导入 numpy 包 import numpy as np 声明 ndarray 的几种方法 方法一,从list中创建 l = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9 ...
- numpy 学习总结
numpy 学习总结 作者:csj更新时间:01.09 email:59888745@qq.com 说明:因内容较多,会不断更新 xxx学习总结: 回主目录:2017 年学习记录和总结 #生成数组/使 ...
- (转)Python数据分析之numpy学习
原文:https://www.cnblogs.com/nxld/p/6058572.html https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulat ...
- Numpy学习1
NumPy学习(1) 参考资料: http://www.cnblogs.com/zhanghaohong/p/4854858.html http://linusp.github.io/2016/02/ ...
随机推荐
- mysql json
SELECT name, profile->"$.twitter" AS `twitter` FROM `user` WHERE profile->"$.tw ...
- 剖析Docker文件系统:Aufs与Devicemapper
http://www.infoq.com/cn/articles/analysis-of-docker-file-system-aufs-and-devicemapper Docker镜像 典型的Li ...
- Python笔记-进程Process、线程Thread、上锁
1.对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process).比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程,打开一个记事本就启动了一个记事本进程. 2.在一个进程内部,要同时干多件事,就需要同时运行多个“ ...
- Python中的Numpy
引用Numpy import numpy as np 生成随机数据 # 200支股票 stock_cnt = 200 # 504个交易日 view_days = 504 # 生成服从正态分布:均值期望 ...
- 使用Custom Draw优雅的实现ListCtrl的重绘
common control 4.7版本介绍了一个新的特性叫做Custom Draw,这个名字显得模糊不清,让人有点摸不着头脑,而且MSDN里也只给出了一些如风的解释和例子,没有谁告诉你你想知道的,和 ...
- ReSharper Ultimate 2017 下载地址及破解方法
https://download.jetbrains.8686c.com/resharper/JetBrains.ReSharperUltimate.2017.1.2.exe 安装完成后,打开vs ...
- 别真以为JavaScript中func.call/apply/bind是万能的!
自从学会call/apply/bind这三个方法后我就各种场合各种使用各种得心应手至今还没踩过什么坑,怎么用?说直白点就是我自己的对象没有某个方法但别人有,我就可以通过call/apply/bind去 ...
- [笔记] Ubuntu 18.04源码编译安装OpenCV 4.0流程
标准常规安装方法安装的OpenCV版本比较低,想尝鲜使用4.0版本,只好源码安装. 安装环境 OS:Ubuntu 18.04 64 bit 显卡:NVidia GTX 1080 CUDA:10.0 c ...
- JAVA中的反射机制 (转)
反射,当时经常听他们说,自己也看过一些资料,也可能在设计模式中使用过,但是感觉对它没有一个较深入的了解,这次重新学习了一下,感觉还行吧! 一,先看一下反射的概念: 主要是指程序可以访问,检测和修改它本 ...
- rem值计算------移动端开发计算方式
移动端开发: <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum ...