- NumPy环境安装配置
- NumPy Ndarray对象
- NumPy数据类型
- NumPy数组属性
- NumPy数组创建例程
- NumPy来自现有数据的数组
- NumPy来自数值范围的数组
- NumPy切片和索引
- NumPy高级索引
- NumPy广播
- NumPy在数组上的迭代
- NumPy数组操作
- NumPy位操作
- NumPy字符串函数
- NumPy数学算数函数
- NumPy算数运算
- NumPy统计函数
- NumPy排序、搜索和计数函数
- NumPy字节交换
- NumPy副本和视图
- NumPy矩阵库
- NumPy线性代数
- NumPy Matplotlib库
- NumPy使用 Matplotlib 绘制直方图
- NumPy IO文件操作
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()" class="reference-link">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()" class="reference-link">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()" class="reference-link">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()" class="reference-link">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()" class="reference-link">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()" class="reference-link">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]]
上一篇:NumPy副本和视图
下一篇:NumPy线性代数
扫描二维码
程序员编程王