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  • 文章目录关于numpy矩阵运算的小记array与matrix矩阵判等矩阵的连接矩阵的向量化矩阵的拆分矩阵的复制 array与matrix matrix是array的分支,matrix和array在很多时候都是通用的,你用哪一个都一样。但这时候,官方...

    关于numpy矩阵运算的小记


    发现做矩阵处理是numpy忘了好多,所以记录下来.

    array与matrix

    matrix是array的分支,matrix和array在很多时候都是通用的,你用哪一个都一样。但这时候,官方建议大家如果两个可以通用,那就选择array,因为array更灵活,速度更快,很多人把二维的array也翻译成矩阵。
    但是matrix的优势就是相对简单的运算符号,比如两个矩阵相乘,就是用符号*,但是array相乘不能这么用,得用方法.dot()
    array的优势就是不仅仅表示二维,还能表示3、4、5…维,而且在大部分Python程序里,array也是更常用的。

    import numpy as np
    
    a1 = np.array([[1, 2],
                   [3, 4]])
    a2 = np.array([[5, 6],
                   [7, 8]])
    b1 = np.mat([[1, 2],
                 [3, 4]])
    b2 = np.mat([[5, 6],
                 [7, 8]])
    
    print((np.dot(a1, a2)).all() == (b1 * b2).all())
    
    

    输出

    True

    矩阵判等

    在矩阵判等中存在各个元素相等和整个矩阵相等两种情况

    import numpy as np
    
    a1 = np.array([[1, 2],
                   [3, 4]])
    a2 = np.array([[5, 6],
                   [7, 8]])
    b1 = np.mat([[1, 2],
                 [3, 4]])
    b2 = np.mat([[5, 6],
                 [7, 8]])
    print('np.dot(a1, a2):\n', np.dot(a1, a2))
    print('b1 * b2:\n', b1 * b2)
    print((np.dot(a1, a2)) == (b1 * b2))
    print((np.dot(a1, a2)).all() == (b1 * b2).all())
    
    

    输出:

    其中==用于判等各个元素相等,用all()方法可以判断整个矩阵相等

    矩阵的连接

    在numpy中存在按行连接与按列连接两种形式

    import numpy as np
    
    x = np.array([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6]])
    print("x:\n", x)
    
    y = np.array([[7, 8, 9],
                  [10, 11, 12]])
    print("y:\n", y)
    
    z = np.array([[13, 14, 15]])
    print("z:\n", z)
    
    a = np.vstack((x, y, z))
    print('np.vstack((x,y,z)):\n', a)
    b = np.hstack((x, y))
    print('np.hstack((x,y)):\n', b)
    
    

    输出:

    其中np.hstack()是按行连接:行数相同的的连接在一起;np.vstack()按列连接:列书相同的连接在一起。

    矩阵的向量化

    在矩阵中我们可以使用reshape方法来实现矩阵的向量化,如果在整形操作中将尺寸标注为-1,则会自动计算其他尺寸

    import numpy as np
    
    x = np.array([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6]])
    print("x:\n", x)
    
    y = np.array([[7, 8, 9],
                  [10, 11, 12]])
    print("y:\n", y)
    
    z = np.array([[13, 14, 15]])
    print("z:\n", z)
    
    a = np.vstack((x, y, z))
    print('np.vstack((x,y,z)):\n', a)
    b = np.hstack((x, y))
    print('np.hstack((x,y)):\n', b)
    
    print(a.shape)
    print(a.reshape(-1,1))
    

    输出:

    矩阵的拆分

    使用hsplit,您可以沿数组的水平轴拆分数组,方法是指定要返回的形状相同的数组的数量,或者指定要在其后进行划分的列,使用vsplit,您可以沿数组的竖直轴拆分数组,方法是指定要返回的形状相同的数组的数量,或者指定要在其后进行划分的列。

    import numpy as np
    
    a = np.array([[1, 1, 2, 3],
                  [1, 5, 7, 3],
                  [7, 3, 9, 3],
                  [1, 7, 3, 0]])
    print(np.hsplit(a, 2))
    print(np.vsplit(a, 2))
    
    

    矩阵的复制

    =的简单分配不会复制数组对象或其数据,该copy方法对数组及其数据进行完整复制。

    import numpy as np
    
    a = np.array([[1, 1, 2, 3],
                  [1, 5, 7, 3],
                  [7, 3, 9, 3],
                  [1, 7, 3, 0]])
    # print(np.hsplit(a, 2))
    # print(np.vsplit(a, 2))
    b = a
    print(id(a))
    print(id(b))
    c = a.copy()
    print(id(c))
    
    

    矩阵的逆

    利用numpy.linalg.inv()可以求得矩阵的逆矩阵

    import numpy as np
    
    a = np.array([[1, 1, 2, 3],
                  [1, 5, 7, 3],
                  [7, 3, 9, 3],
                  [1, 7, 3, 0]])
    
    b = np.linalg.inv(a)
    print(np.dot(a, b))
    
    

    矩阵的索引

    import numpy as np
    
    a = np.array([[1, 1, 2, 3],
                  [1, 5, 7, 3],
                  [7, 3, 9, 3],
                  [1, 7, 3, 0]])
    
    print(a[2, 3])  # 输出第2+1行第3+1列的数字
    print(a[1:])  # 以矩阵形式输出从第1+1行开始的所有数
    print(a[1:3])  # 以矩阵形式输出第1+1到第3+1-1行的数
    print(a[:, 1])  # 输出矩阵的第1+1列的所有数
    print(a[0:3, 1])  # 输出矩阵从0+1行到第3+1-1行的第1+1列的所有数
    print(type(a[:3]))
    
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  • numpy矩阵拼接

    2021-05-09 21:51:15
    # 通过 NumPy可以方便地实现多个矩阵之间的拼接 a = np.random.randint(low=1, high=20, size=(3,3)) print(a) b = np.random.randint(low=1, high=20, size=(3,3)) print(b) #垂直拼接 print(np.vstack((a,b))) #...
    import numpy as np
    
    # 通过 NumPy可以方便地实现多个矩阵之间的拼接
    a = np.random.randint(low=1, high=20, size=(3,3))
    print(a)
    b = np.random.randint(low=1, high=20, size=(3,3))
    print(b)
    
    #垂直拼接
    print(np.vstack((a,b)))
    
    #水平拼接
    print(np.hstack((a,b)))
    
    展开全文
  • numpy 矩阵元素的拼接(concatenate) numpy.append(arr, values, axis=None) 官方文档 示例 Examples >>>np.append([1, 2, 3], [[4, 5, 6], [7, 8, 9]]) array([1, 2, 3, ..., 7, 8, 9]) When axis is ...

    接上一期博客

    numpy 矩阵元素的拼接(concatenate)

    numpy.append(arr, values, axis=None)

    官方文档
    功能:

    Append values to the end of an array.

    如果指定了axis,则把arraxis指定的维度进行切片,并把values拼接在最后.
    如果没有指定axis,则把arrvalues都做扁平化处理.
    (要求valuesaxis指定的维度之外的其他维度和arr有相同的形状)

    参数

    These values are appended to a copy of . It must be of the correct shape (**the same shape as** , **excluding axis**注意,要求values在axis指定的维度之外的其他维度和arr有相同的形状)). If axis is not specified, values can be any shape and will be flattened before use.

    示例

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

    When axis is specified, values must have the correct shape.

    >>>np.append([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9]], axis=0)
    array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6],
           [7, 8, 9]])
    >>>np.append([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [7, 8, 9], axis=0)
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but
    

    the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

    展开全文
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  • numpy 稀疏矩阵

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    scipy.sparse.coo_matrix是三元组,不能按行也不能按列...to_csr 是按行压缩的稀疏矩阵,可以按行切片 to_csc 是按列压缩的稀疏矩阵,可以按列切片 关于压缩存储的格式,见这里http://www.tuicool.com/articles/A3emmqi
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    2020-09-19 20:02:12
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空空如也

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numpy矩阵连接