极客教程NumPy 矩阵库
NumPy包包含一个矩阵库 numpy.matlib 。该模块提供了返回矩阵而不是ndarray对象的函数。
matlib.empty()
matlib.empty() 函数返回一个未初始化条目的新矩阵。该函数接受以下参数。
numpy.matlib.empty(shape, dtype, order)
在这里,
| 序号 | 参数与描述 |
|---|---|
| 1 | shape int 或定义新矩阵的 int 元组 |
| 2 | Dtype 可选。输出的数据类型 |
| 3 | order C 或 F |
示例
import numpy.matlib
import numpy as np
print np.matlib.empty((2,2))
# filled with random data
它将会产生以下输出 −
[[ 2.12199579e-314, 4.24399158e-314]
[ 4.24399158e-314, 2.12199579e-314]]
numpy.matlib.zeros()
此函数返回一个填充了零的矩阵。
import numpy.matlib
import numpy as np
print np.matlib.zeros((2,2))
它将产生以下输出 −
[[ 0. 0.]
[ 0. 0.]]
numpy.matlib.ones()
这个函数返回一个填充有1的矩阵。
import numpy.matlib
import numpy as np
print np.matlib.ones((2,2))
它将产生以下输出−
[[ 1. 1.]
[ 1. 1.]]
numpy.matlib.eye()
这个函数返回一个矩阵，对角线上的元素为1，其他位置为0。该函数接受以下参数。
numpy.matlib.eye(n, M,k, dtype)
在哪里，
| 编号 | 参数和描述 |
|---|---|
| 1 | n 结果矩阵的行数 |
| 2 | M 列数，默认为 n |
| 3 | k 对角线索引 |
| 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)
它将产生以下输出 –
[[ 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。单位矩阵是一个所有对角元素都为1的方阵。
import numpy.matlib
import numpy as np
print np.matlib.identity(5, dtype = float)
它将产生以下输出−
[[ 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() 函数返回一个给定大小的矩阵，其中填充有随机值。
示例
import numpy.matlib
import numpy as np
print np.matlib.rand(3,3)
它将生成以下输出 –
[[ 0.82674464 0.57206837 0.15497519]
[ 0.33857374 0.35742401 0.90895076]
[ 0.03968467 0.13962089 0.39665201]]
注意 矩阵始终是二维的，而ndarray是n维数组。这两个对象可以互相转换。
示例
import numpy.matlib
import numpy as np
i = np.matrix('1,2;3,4')
print i
它将产生以下输出−
[[1 2]
[3 4]]
示例
import numpy.matlib
import numpy as np
j = np.asarray(i)
print j
它将产生以下输出−
[[1 2]
[3 4]]
示例
import numpy.matlib
import numpy as np
k = np.asmatrix (j)
print k
它将产生如下输出−
[[1 2]
[3 4]]