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    转载 论numpy中matrix 和 array的区别

    Numpy mat必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。

    在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积。

    import numpy as np

    import numpy as np

    a=np.mat([[1,2], [3,4]])

    b=np.mat([[5,6],[7,8]])

    print(a)

    print(b)

    print(a*b)

    输出

    [[1 2]

    [3 4]]

    [[5 6]

    [7 8]]

    [[19 22]

    [43 50]]

    matrix 和 array 都可以通过objects后面加.T 得到其转置。但是 matrix objects 还可以在后面加 .H f得到共轭矩阵, 加 .I 得到逆矩阵。

    相反的是在numpy里面arrays遵从逐个元素的运算,所以array:c 和d的cd运算相当于matlab里面的c.*d运算。

    c=np.array([[4, 3], [2, 1]])

    d=np.array([[1, 2], [3, 4]])

    print(c*d)

    # [[4 6]

    # [6 4]]

    而矩阵相乘,则需要numpy里面的dot命令 :

    print(np.dot(c,d))

    # [[13 20]

    # [ 5 8]]

    ** 运算符的作用也不一样 :

    print(a**2)

    # [[22 15]

    # [10 7]]

    print(c**2)

    # [[16 9]

    # [ 4 1]]

    因为a是个matrix,所以a2返回的是aa,相当于矩阵相乘。而c是array,c*2相当于,c中的元素逐个求平方。

    问题就出来了,如果一个程序里面既有matrix 又有array,会让人脑袋大。但是如果只用array,你不仅可以实现matrix所有的功能,还减少了编程和阅读的麻烦。

    当然你可以通过下面的两条命令轻松的实现两者之间的转换:np.asmatrix和np.asarray

    展开全文
  • 软链接(符号链接) 软链接又叫符号链接,这个文件包含了另一个文件的路径名。可以是任意文件或目录,可以链接不同文件系统的文件。 软链接文件有点类似Windows的快捷方式。它实际上是特殊文件的一种。在符号...

    软链接和硬链接文件的区别:

    1.软链接(符号链接)

        软链接又叫符号链接,这个文件包含了另一个文件的路径名。可以是任意文件或目录,可以链接不同文件系统的文件。

        软链接文件有点类似于Windows的快捷方式。它实际上是特殊文件的一种。在符号连接中,文件实际上是一个文本文件,其中包含的有另一文件的位置信息。

        链接文件甚至可以链接不存在的文件,这就产生一般称之为"断链"的问题(或曰“现象"),链接文件甚至可以循环链接自己。类似于编程语言中的递归。

        用ln -s 命令可以生成一个软连接,如: ln -s  source_file softlink_file

        在对符号文件进行读或写操作的时候,系统会自动把该操作转换为对源文件的操作,但删除链接文件时,系统仅仅删除链接文件,而不删除源文件本身。

    2.硬链接

       硬连接指通过索引节点来进行的连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Number)。
        在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连接就是硬连接。硬连接的作用是允许一个文件拥有多个有效路径名。这样用户就可以建立硬连接到重要文件,以防止“误删”的功能。其原因如上所述,因为对应该目录的索引节点有一个以上的连接。只删除一个连接并不影响索引节点本身和其它的连接,只有当最后一个连接被删除后,文件的数据块及目录的连接才会被释放。也就是说,文件才会被真正删除。

         硬连接的命令是:  ln -d existfile newfile
      硬链接文件有两个限制
      1)、不允许给目录创建硬链接;
      2)、只有在同一文件系统中的文件之间才能创建硬链接。

     

    总结:

    硬连接记录的是目标的 inode,符号连接记录的是目标的 path。
    软连接就像是快捷方式,而硬连接就像是备份!符号连接可以做跨分区的 link;而 硬连接由于 inode 的缘故,只能在本分区中做 link.所以,符号连接的使用频率要高的多。

     

    展开全文
  • Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。 在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积。而不用np.dot()。如...

    Numpy matrices必须是2维的,但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。

    在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积。而不用np.dot()。如:

    复制代码

    import numpy as np
    
    a=np.mat('4 3; 2 1')
    b=np.mat('1 2; 3 4')
    print(a)
    # [[4 3]
    #  [2 1]]
    print(b)
    # [[1 2]
    #  [3 4]]
    print(a*b)
    # [[13 20]
    #  [ 5  8]]

    复制代码

     

     matrix 和 array 都可以通过objects后面加.T 得到其转置。但是 matrix objects 还可以在后面加 .H f得到共轭矩阵, 加 .I 得到逆矩阵。

    相反的是在numpy里面arrays遵从逐个元素的运算,所以对于array:c 和d的c*d运算相当于matlab里面的c.*d运算。

     

    c=np.array([[4, 3], [2, 1]])
    d=np.array([[1, 2], [3, 4]])
    print(c*d)
    # [[4 6]
    #  [6 4]]

     

    而矩阵相乘,则需要numpy里面的dot命令 :

    print(np.dot(c,d))
    # [[13 20]
    #  [ 5  8]]

     但是python中矩阵没有MATLAB中的.*这个性质,对于matrix对应乘法得用np.multiply()

    >>> np.multiply(a,b)
    matrix([[ 4,  6],
                    [6,  4]])   

     

    当然 ** 运算符的作用也不一样 :

    print(a**2)  #矩阵乘法
    # [[22 15]
    #  [10  7]]
    print(c**2)  #对应乘法
    # [[16  9]
    #  [ 4  1]]

    问题就出来了,如果一个程序里面既有matrix 又有array,会让人脑袋大。但是如果只用array,你不仅可以实现matrix所有的功能,还减少了编程和阅读的麻烦。

    当然你可以通过下面的两条命令轻松的实现两者之间的转换:np.asmatrixnp.asarray

    对我来说,numpy 中的array与numpy中的matrix,matlab中的matrix的最大的不同是,在做归约运算时,array的维数会发生变化,但matrix总是保持为2维。例如下面求平均值的运算

    复制代码

    >>> m = np.mat([[1,2],[2,3]])
    >>> m
    matrix([[1, 2],
            [2, 3]])
    >>> mm = m.mean(1)
    >>> mm
    matrix([[ 1.5],
            [ 2.5]])
    >>> mm.shape
    (2, 1)
    >>> m - mm
    matrix([[-0.5,  0.5],
            [-0.5,  0.5]])

    复制代码

    对array 来说

    复制代码

    >>> a = np.array([[1,2],[2,3]])
    >>> a
    array([[1, 2],
           [2, 3]])
    >>> am = a.mean(1)
    >>> am.shape
    (2,)
    >>> am
    array([ 1.5,  2.5])
    >>> a - am #wrong
    array([[-0.5, -0.5],
           [ 0.5,  0.5]])
    >>> a - am[:, np.newaxis]  #right
    array([[-0.5,  0.5],
           [-0.5,  0.5]])

    复制代码

    转自:https://www.cnblogs.com/cymwill/p/7823148.html

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  • %fmod在计算余数时的区别与联系一、% 运算符% 只用于整型的计算,后一个数不能是0,参与运算的数据可正可负。对于x%y ,计算之后结果的正负x的符号相同,...浮点型不能进行模运算二、fmod()函数fmod()函数包含于m

    %与fmod()在计算余数时的区别与联系

     

    一、% 运算符


    % 只用于整型的计算,后一个数不能是0,参与运算的数据可正可负。

    对于x%y ,计算之后结果的正负与x的符号相同,如果前者是较小的数,后者是较大的数,那么,结果直接为较小的数。

     

    例如:
    10%3=1
    3%10=3
    10%-3=1
    -3%10=-3

    -10%-3=-1
    -3%-10=-3

    3%13=3

    0%3=0
    0%-3=0

    3%0  (×)Error!
    -3%0  (×)Error!
    10.0%3.0 (×)Error!浮点型不能进行模运算

     

     

     

    二、fmod()函数


    fmod()函数包含于math.h头文件中,它可以对浮点型数据进行取模运算
    这是它的原型 double fmod(double x,double y)

    fmod()函数没有%那样的要求,后一个数可为0,这时函数返回NaN

    当参数为小数是,会进行如下运算:

    返回值 = x-n×y

     其中n=x÷y ,并向离开0的方向取整

    计算后结果的符号与前者(x)相同,如果前者是较小的数,后者是较大的数,那么结果直接为较小的数。
     

     


    例如:

     

     

     

    by Nista 2010-09-24

    展开全文
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