python中numpy矩阵运算操作大全(非常全) //2019.07.10晚python矩阵运算大全1.矩阵的输出形式:对于任何一个矩阵,python输出的模板是:import numpy as np #引入numpy模块np1=np.array([[1,2,3],[1,3,4],[1,6,2]...]) #数组化矩阵形式print(np1) #输出矩阵2.对于矩阵的各种操作(np1代表矩阵):注意:操作矩阵之前需要引入numpy的linalg模块,语句如下:from numpy.linalg…

NumPy库的核心是矩阵及其运算. 使用array()函数可以将python的array_like数据转变成数组形式,使用matrix()函数转变成矩阵形式. 基于习惯,在实际使用中较常用array而少用matrix来表示矩阵. 然后即可使用相关的矩阵运算了 import numpy as np a = [[1,2,3],[4,5,5],[4,5,5]] len = a.shape[0] #多维数组的行数 print(a.dtype) #输出元素类型 #另外也还可以使用切片方式来处理数组 然后是…

8.2 矩阵(Matrix)对象 Matrix类型继承于ndarray类型,因此含有ndarray的所有数据属性和方法.Matrix类型与ndarray类型有六个重要的不同点,当你当Matrix对象当arrays操作时,这些不同点会导致非预期的结果. 1)Matrix对象可以使用一个Matlab风格的字符串来创建,也就是一个以空格分隔列,以分号分隔行的字符串. 2)Matrix对象总是二维的.这包含有深远的影响,比如m.ravel()的返回值是二维的,成员选择的返回值也是二维的,因此序列的行为与…

1.矩阵的初始化 (1)创建一个 3*5的全0矩阵和全1矩阵 import numpy as np myzero = np.zeros([3,5]) print myzero myones = np.ones([3,5]) print myones (2)生成随机矩阵 myrand = np.random.rand(3,4) print myrand (3)单位阵 myeye = np.eye(3) print myeye 2. 矩阵的元素运算 矩阵的元素运算是指矩阵在元素级别的加.减.乘.除运…

1)元素对应相乘,使用 multiply 函数或 * 运算符来实现 a = np.array([2,2,2])b = np.array([3,3,3]) c1 = a*a c1 array([4, 4, 4]) c2 = np.multiply(a,b) c2 array([6, 6, 6]) 2)矩阵相乘,使用 dot函数或 @运算符来实现 a = np.array([[2,2,2],[1,1,1]]) #a.shape(2, 3) c = np.array([[3,4],[1,0],[1,1…

Numpy Numpy基本数据结构 np.array()函数接受一个多维list,返回对应纬度的矩阵 vector = np.array([1, 2, 3, 4]) matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 特殊矩阵: np.zeros((第一维size, 第二维size, ...)) 初始化全零矩阵,要求传入的是一个元组,存储各个维度上的尺寸. np.ones((第一维size, 第二维size, ...)) 初始化全一矩阵,要求…

Python numpy 浮点数精度问题 在复现FP(fictitious play, Iterative solution of games by fictitious play-page393)算法的时候,迭代到中间发现没法复现paper里的结果,发现是numpy矩阵运算浮点数精度的问题. 具体问题 矩阵和向量相乘 \[\begin{pmatrix} 3 & 1 & 1 & 1 \end{pmatrix} \times \begin{pmatrix} 3 & 1.1 &…

一.两层神经网络(感知机) import numpy as np '''极简两层反传(BP)神经网络''' # 样本 X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]) y = np.array([0,0,1,1]) # 权值矩阵 初始化 Wi = 2 * np.random.random(3) - 1 for iter in range(10000): # 前向传播,计算误差 li = X lo = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(l…

由于最近开始学习 Python,进而接触到一个十分强大的交互式编辑器 — Jupyter Notebook,用起来也非常顺手,于是记录一下相关的使用过程. 一.安装 Python: ①首先前往 python 官网下载并安装 python 3.7,点击 Download Python 3.7.3: ②在Files里选择下载适合自己系统的安装包: ③下载完成后运行安装包,记得勾选将 Python 添加到环境变量 安装完成后打开 cmd,输入: python 可得: 说明 Python 安装成功. 二…

无监督-无标签 聚类,难点在于评估和调参. k-means最简单实用 基本概念 K值:数据聚成多少类. 质心:各个维度算平均数.Centroid 相似度量:距离来算(欧式距离——直线距离,余弦距离) 样本之间的距离要先做标准化.(例如先都画到0-1之间) 优化,样本离质心间距离求和.(Ci是质心,x是样本).越小越好,距离越小越相似,希望数据点到各自质心的距离越小越好(聚类). 工作流程 1.随机初始化 要聚成两类则随机初始化两个质心, 遍历所有的点,算两个质心距离:哪个离得近,分类 更新质心:…