lzth.net
当前位置:首页 >> python numpy矩阵 >>

python numpy矩阵

a=numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])b=a-1c1=a*b c2=numpy.dot(a,b.T)c1为元素点乘,c2为矩阵乘法

import numpy as npm=np.zeros([2,3])print(m)print(len(m[0]))

你得先安装numpy库,矩阵(ndarray)的shape属性可以获取矩阵的形状(例如二维数组的行列),获取的结果是一个元组,因此相关代码如下: import numpy as npx = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])# 输出数组的行和列数print x.shape ...

>>> arr [[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], [12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21], [13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22], [14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23], [15, 16,...

对于数组而言,两者一样,而对于矩阵而言,multiply是对应元素相城,而*是矩阵乘法

Numpy可以使用reshape()函数进行矩阵重排列,默认按行排列(C语言风格),通过修改order参数可以改为按列排列(Fortran风格)。参考例子: In [1]: import numpy as npIn [2]: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])In [3]: print a[[1 2 3] [4 5 6]]...

import numpy as npx = np.random.randn(4, 5) # 生成一个4*5的服从正态分布(0, 1)的数组print(x)结果: array([[ 1.49880806, 0.49802583, -0.73570234, 0.6838595 , -1.07146133], [-0.80834618, 0.28833047, 0.6492072 , -1.23454671, -0.4283...

需要使用numpy库: Python2.7之后是自动安装的; 矩阵运算例子: from numpy import *a = array([(1,2),(3,4)])b = array([(4,3),(2,1)])a.shape,b.shapea + b

python将数组转换为矩阵,方法如下: 数组转换矩阵: A = mat(s[]) Python的定义: Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,Python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库。 它常被为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的...

直接两个矩阵相加就可以了两个矩阵相加即是对应位置的相加,而Python中的True、False值相加时是相当于1和0的,np中加之后又要保持原来的数据类型,所以1+1=2也会变成True >>> import numpy as np>>> a = np.array([[True, True], [False, False]...

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.lzth.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com