Python 创建矩阵|极客教程

Python 创建矩阵

在Python中，我们可以使用不同的方法来创建矩阵。矩阵是一个按行和列排列的矩形数组。在数据分析、机器学习等领域中，经常需要处理矩阵数据。在本文中，我们将介绍在Python中创建矩阵的几种常用方法。

使用列表创建矩阵

在Python中，我们可以使用嵌套列表来表示矩阵。每个内部列表表示矩阵的一行。下面是一个示例：

matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

print(matrix)

输出为：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

使用NumPy创建矩阵

NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库。它提供了多维数组对象和一系列操作这些数组的函数。我们可以使用NumPy来创建矩阵。

首先，我们需要安装NumPy库：

pip install numpy

然后，我们可以使用numpy.array()函数来创建矩阵：

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

print(matrix)

输出为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

使用SciPy创建矩阵

SciPy是一个开源的Python库，它提供了许多数学、科学和工程方面的功能。我们可以使用SciPy来创建稀疏矩阵。

首先，我们需要安装SciPy库：

pip install scipy

然后，我们可以使用scipy.sparse.csr_matrix()函数来创建稀疏矩阵：

from scipy.sparse import csr_matrix

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
row = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]
col = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]

matrix = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3))

print(matrix.todense())

输出为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

使用pandas创建矩阵

pandas是Python中用于数据处理的一个重要库。它提供了DataFrame对象来表示二维数据。我们可以使用pandas来创建矩阵。

首先，我们需要安装pandas库：

pip install pandas

然后，我们可以使用pandas.DataFrame()函数来创建矩阵：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 4, 7],
        'B': [2, 5, 8],
        'C': [3, 6, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出为：

使用Sparse创建矩阵

Sparse是一个用于稀疏数据的Python库。我们可以使用Sparse来创建稀疏矩阵。

首先，我们需要安装Sparse库：

pip install sparse

然后，我们可以使用sparse.COO()函数来创建稀疏矩阵：

import sparse

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
coords = [(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]

matrix = sparse.COO(coords, data, shape=(3, 3))

print(matrix.todense())

输出为：