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  • pythonnumpy
    千次阅读
    2021-12-09 16:00:11

    生成随机数 ,NumPy提供了random模块来处理随机数。

    1.生成一个从0到100的随机整数:

    from numpy import random
    
    x = random.randint(100)
    
    print(x)

    2.生成随机浮点数(float)

    随机模块的rand()方法返回0到1之间的随机浮点数。

    例如:

    生成从0到1的随机浮点数:

    from numpy import random
    
    x = random.rand()
    
    print(x)

    3、生成随机数组

    在NumPy中,使用数组,可以使用上面示例中的两种方法来创建随机数组。

    Integers

    randint()方法采用一个size参数,可以在其中指定数组的形状。

    例如:

    生成一维数组,其中包含5个从0到100的随机整数:

    from numpy import random
    
    x=random.randint(100, size=(5))
    
    print(x)

    例如:

    生成具有3行的2-D数组,每行包含5个从0到100的随机整数:

    from numpy import random
    
    x = random.randint(100, size=(3, 5))
    
    print(x)

    Floats

    rand()方法还允许您指定数组的形状。

    例如:

    生成一个包含5个随机浮点数(float)的1-D数组:

    from numpy import random
    
    x = random.rand(5)
    
    print(x)

    例如:

    生成具有3行的二维数组,每行包含5个随机数:

    from numpy import random
    
    x = random.rand(3, 5)
    
    print(x)

    4.从数组中生成随机数

    choice()方法允许您基于值数组生成随机值。

    choice()方法将数组作为参数,并随机返回其中一个值。

    例如:

    返回数组中的值之一:

    from numpy import random
    
    x = random.choice([3, 5, 7, 9])
    
    print(x)

    choice()方法还允许您返回值的array

    添加size参数以指定数组的形状。

    例如:

    生成一个二维数组,由数组参数(3,5,7,9)中的值组成:

    from numpy import random
    
    x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3, 5))
    
    print(x)

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  • Python Numpy矩阵乘法

    千次阅读 2020-09-15 18:41:23
    In this tutorial we will see python matrix multiplication using numpy (Numerical Python) library. 在本教程中,我们将看到使用numpy(Numerical Python)库的python矩阵乘法 。 For using numpy you must ...

    In this tutorial we will see python matrix multiplication using numpy (Numerical Python) library.

    在本教程中,我们将看到使用numpy(Numerical Python)库的python矩阵乘法

    For using numpy you must install it first on your computer, you can use package manager like pip for installing numpy.

    要使用numpy,必须先将其安装在计算机上,然后可以使用软件包管理器(如pip)安装numpy。

    Numpy provide array data structure which is almost the same as python list but have faster access for reading and writing resulting in better performance. We will use numpy arrays to represent matrices.

    Numpy提供的数组数据结构与python列表几乎相同,但具有更快的读写访问权限,从而提高了性能。 我们将使用numpy数组来表示矩阵。

    To perform matrix multiplication of matrices a and b , the number of columns in a must be equal to the number of rows in b otherwise we cannot perform matrix multiplication.

    为了执行矩阵AB的矩阵乘法, 列数必须等于b中的行否则就不能执行矩阵乘法的数量。

    We must check this condition otherwise we will face runtime error.

    我们必须检查这种情况,否则我们将面临运行时错误。

    There is * operator for numpy arrays but that operator will not do matrix multiplication instead it will multiply the matrices element by element.

    numpy数组有*运算符,但该运算符不会进行矩阵乘法,而是将矩阵元素逐元素相乘。

    Here is an example with * operator:

    这是带有*运算符的示例:

    # Import numpy 
    import numpy as np
     
    def printMatrix(a):
        
        # Printing matrix
        for i in range(0,len(a)):
            for j in range(0,len(a[0])):
                print(a[i][j],end = " ")
            print()
     
    def main():
        
        # Declaring our matrices using arrays in numpy
        a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[5,6,7]])
        b = np.array([[1,2,3]])
        
        print("Matrix a :")
        printMatrix(a)
        print()
        
        print("Matrix b : ")
        printMatrix(b)
        print()
        
        # Using * operator to multiply
        c = a*b
        
        # Printing Result
        print("Result of a*b : ")
        printMatrix(c)
     
    main()

    Output:

    输出:

    Matrix a : 1 2 3 3 4 5 5 6 7

    矩阵a: 1 2 3 3 4 5 5 6 7

    Matrix b : 1 2 3

    矩阵b: 1 2 3

    Result of a*b : 1 4 9 3 8 15 5 12 21

    a * b的结果: 1 4 9 3 8 15 5 12 21

    Python Numpy矩阵乘法 (Python Numpy Matrix Multiplication)

    We can see in above program the matrices are multiplied element by element. So for doing a matrix multiplication we will be using the dot function in numpy.

    我们可以在上面的程序中看到矩阵乘以一个元素。 因此,为了进行矩阵乘法,我们将在numpy中使用点函数。

    We can either write

    我们可以写

    • np.dot(a,b)

      np.dot(a,b)
    • a.dot(b)

      点(b)

    for matrix multiplication here is the code:

    对于矩阵乘法,下面是代码:

    # Import numpy 
    import numpy as np
     
    def printMatrix(a):
        
        # Printing matrix
        for i in range(0,len(a)):
            for j in range(0,len(a[0])):
                print(a[i][j],end = " ")
            print()
        
        
     
    def main():
        
        # Taking rows and columns of a 
        m = int(input("Enter rows in a : "))
        n = int(input("Enter columns in a : "))
        
        # Taking rows and columns of b
        p = int(input("Enter rows in b : "))
        q = int(input("Enter columns in b : "))
        
        # Checking necessary condition for matrix multiplication
        if n!= p:
            print("Number of columns in b must be equal to rows in b")
            exit()
        
        # Initializing a and b list
        a = [ [0 for i in range(0,n)] for j in range(0,m) ]
        b = [ [0 for i in range(0,q)] for j in range(0,p) ]
        
        # Taking input list a
        print("Enter matrix a : ")
        for i in range(0,m):
            for j in range(0,n):
                a[i][j] = int(input("Enter element a[" + str(i) + "][" + str(j) + "] : "))
        
        # Taking input list b
        print("Enter matrix b : ")
        for i in range(0,p):
            for j in range(0,q):
                b[i][j] = int(input("Enter element b[" + str(i) + "][" + str(j) + "] : "))
        
        
        # Converting python list in numpy array
        a = np.array(a)
        b = np.array(b)
        
        print("Matrix a :")
        printMatrix(a)
        print()
        
        print("Matrix b : ")
        printMatrix(b)
        print()
        
        # Using dot operator to multiply
        c = a.dot(b)
        
        # Printing Result
        print("Result of a*b : ")
        printMatrix(c)
     
     
    main()

    Output:

    输出:

    Enter rows in a : 2 Enter columns in a : 3 Enter rows in b : 3 Enter columns in b : 2 Enter matrix a : Enter element a[0][0] : 2 Enter element a[0][1] : 3 Enter element a[0][2] : 4 Enter element a[1][0] : 1 Enter element a[1][1] : 2 Enter element a[1][2] : 3 Enter matrix b : Enter element b[0][0] : 4 Enter element b[0][1] : 5 Enter element b[1][0] : 1 Enter element b[1][1] : 6 Enter element b[2][0] : 9 Enter element b[2][1] : 7 Matrix a : 2 3 4 1 2 3

    输入a中的行:2 输入a中的列:3 输入b中的行:3 输入b中的列:2 输入矩阵a: 输入元素a [0] [0]:2 输入元素a [0] [1]:3 输入元素a [0] [2]:4 输入元素a [1] [0]:1 输入元素a [1] [1]:2 输入元素a [1] [2]:3 输入矩阵b: 输入元素b [0] [0]:4 输入元素b [0] [1]:5 输入元素b [1] [0]:1 输入元素b [1] [1]:6 输入元素b [2] [0 ]:9 输入元素b [2] [1]:7 矩阵a: 2 3 4 1 2 3

    Matrix b : 4 5 1 6 9 7

    矩阵b: 4 5 1 6 9 7

    Result of a*b : 47 56 33 38

    a * b的结果: 47 56 33 38

    Here the output is different because of the dot operator. Alternatively we can use the numpy matrices method to first convert the arrays into matrices and then use * operator to do matrix multiplication as below:

    由于点运算符,此处的输出是不同的。 或者,我们可以使用numpy矩阵方法首先将数组转换为矩阵,然后使用*运算符进行矩阵乘法,如下所示:

    # Using * operator to multiply
    c = np.matrix(a)*np.matrix(b)

    Comment below if you have any queries related to python numpy matrix multiplication.

    如果您有任何有关python numpy矩阵乘法的查询,请在下面评论。

    翻译自: https://www.thecrazyprogrammer.com/2019/08/python-numpy-matrix-multiplication.html

    展开全文
  • python numpy 乘法总结

    千次阅读 2021-10-24 23:06:51
    import numpy as np a = np.array([[1,2,2],[2,1,2],[3,2,1]]) b = np.array([[1,1,1],[0,1,1],[1,1,0]]) print(a) print(b) #数学上的矩阵乘法 print(a@b) print(np.matmul(a,b)) print(np.dot(a,b)) #行...

    ​​​​​​​

    import numpy as np 

    a = np.array([[1,2,2],[2,1,2],[3,2,1]])

    b = np.array([[1,1,1],[0,1,1],[1,1,0]])

    print(a)

    print(b)

    #数学上的矩阵乘法

    print(a@b)

    print(np.matmul(a,b))

    print(np.dot(a,b))

    #行与行的乘法

    print(a*b)

    #此时b必须是一列(对a的每一行数乘)或者与a列数相等(a和b对应位置相乘)

    展开全文
  • python numpy

    千次阅读 多人点赞 2021-12-18 20:15:54
    NumPy( Numeric Python) numpypython中一个可以用来处理多维数组的库。

    NumPy( Numeric Python)

    numpy是一个开源的python科学计算扩展库,主要用来处理任意维度数组和矩阵
    相同的任务,使用numpy比直接用python的基本数据结构更加简单高效。
    它的功能:

    1. 包含一个强大的N维数组对象Ndarray
    2. 广播功能函数
    3. 整合C/C++代码的工具
    4. 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
      numpy是scipy,pandas等数据处理或科学计算库的基础

    numpy的引用

    在这里插入图片描述
    虽说别名可以省略或者更改,但尽量使用上述约定的别名

    Ndarray

    n维数组,它是一个相同数据类型的集合,以0为下标开始进行集合中元素的索引。
    我们知道,python有列表和数组此类的数据结构。
    列表:数据类型可以不同(如[3, 2.4 ,‘a’ ,“abc”]),数据是有序的
    数组:数据类型相同(如[1,2,3,4])
    集合:(如{2,4,3,5,7})数据是无序的

    引入n维数组的意义

    观察下列两组操作,其功能都是一样的。

    import numpy as np
    
    def pysum():
        a = [1, 2, 3, 4]
        b = [5, 6, 7, 8]
        c = []
        for i in range(len(a)):
            c.append(a[i]**2+b[i]**3)
        return c
    
    def numpysum():
        a = np.array([1, 2, 3, 4])
        b = np.array([5, 6, 7, 8])
        c = a**2+b**3
        return c
    
    print("使用列表运算的结果是:", pysum())
    print("使用Numpy运算的结果是:", numpysum())
    '''
    运行结果:
    使用列表运算的结果是: [126, 220, 352, 528]
    使用Numpy运算的结果是: [126 220 352 528]
    '''
    

    但是很明显:

    1. numpy的数组对象可以去掉元素建运算所需要的循环,使一维向量更像单个数据
    2. numpy通过设立专门的数组对象,经过优化,运算速度也相应提升
      通常情况下,在科学运算中,一个维度所有数据的类型往往相同,这时,使用数组对象采用相同的数据类型,有助于节省运算时间和存储空间

    ndarray的组成

    1. 实际的数据
    2. 描述这些数据的元数据(数据维度、数据类型等)
      在这里插入图片描述

    ndarray对象的属性

    在这里插入图片描述

    数据类型

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    当np.array()不指定dtype时,numpy将根据数据情况关联一个dtype类型

    ndarray支持多种数据类型的原因

    1. python基本语法只支持整数、浮点数和复数3种类型
    2. 科学计算涉及数据较多,对存储和性能都有较高要求
    3. 对元素类型精细定义,有助于numpy合理使用存储空间并优化性能
    4. 对元素类型精细定义,有助于程序员对程序规模有合理评估

    ndarray数组的创建

    import numpy as np
    x = np.array([[1, 0], [2, 0], [3, 1]], np.int32)
    print(x)
    print(x.dtype)
    '''
    程序输出:
    [[1 0]
     [2 0]
     [3 1]]
    int32
    '''
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    adarray数组的变换

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    ndarray数组运算

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    索引与切片

    索引:获取数组中特定位置元素的过程
    切片:获取数组元素子集的过程
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    随机数函数

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    统计函数

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    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    梯度函数

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    副本与视图

    numpy线性代数

    数组与标量之间的运算

    在这里插入图片描述

    常用numpy.linalg函数总结

    函数功能
    diag以一维数组的形式返回方阵的对角线元素,或将一维数组转换维方阵
    dot矩阵乘法
    trace计算对角线元素的和
    det计算矩阵行列式
    eig计算方阵的本征值和本征向量
    inv计算方阵的逆
    svd计算奇异值分解
    solve解线性方程组Ax=b,其中A为方阵
    lstsq计算Ax=b的最小二乘解

    (好家伙,numpy内置函数太多了…)

    展开全文
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