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  • 2021-01-11 19:37:06

    我正在使用pandas/numpy处理1400x1400相关矩阵,我的目标是删除使用给定变量名的行和列。每行和每列都有变量的名称以及这两个变量之间的相关性:abandon abhorrent abominable

    abandon 1.00 0.12 0.10

    abhorrent 0.12 1.00 0.99

    abominable 0.10 0.99 1.00

    要将数据帧转换为我使用的矩阵:

    ^{pr2}$

    我很难理解如何创建一个新的dataframe而不包括变量“discard”(例如,删除与“discard”对应的列和行)。在

    首先,我尝试只选择一个列来了解如何创建我想要的变量列表:df_matrix = datafile.as_matrix(columns=['abhorrent'])

    但是,这只返回数组,并且丢失了所有的行/列名称。在

    我还试图在导入数据后删除行/列。这将需要我采取额外的步骤,形成一个我不想要的变量名列表,然后将它们作为列/行号传递,但这似乎是可行的。但我不确定这段代码是否完全正确:df_matrix2 = np.delete(df_matrix, 1, axis=0)

    df_matrix2 = np.delete(df_matrix, 1, axis=1)

    据我所知,这段代码不会对新矩阵产生任何变化。它仍然是一个1400x1400矩阵。在

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    python中运算符有哪些

    算术运算符

    比较(关系)运算符

    赋值运算符

    逻辑运算符

    位运算符

    成员运算符

    身份运算符

    运算符优先级

    如何使用python表示矩阵

    使python表示矩阵的方法:

    使用“import numpy”语入numpy包。用numpy包的array函数一个二维数组,这个二维数组就表示矩阵

    示码如下:

    执行结果如下:

    更多Python知识,请关注:Python自学网!!

    Python之运算符汇总

    1.算数符

    假设 a= 10, b = 20

    2.比较运算符

    相关推荐:《Python视程》

    3.赋值运

    4.逻算符

    逻辑运算的顺序排列:从左往右开始执行

    ()  >  not  >  and   > or

    and                  or                     一真一假

    都为真:      取后面的          取前面的                 取假的

    都为假:      取前面的          去后面的                 取真的

    not True:  False

    not False:  True

    5.成员运算符

    in     --  存在

    not in --  不存在

    求问如何在python中实现矩阵的点乘绯yth

    python3.5引入了一个新的语法@来表示矩阵乘法,但标准库内并没有使用它的地方,numpy中可以使用。

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    开发环境:pycharm,python 2.7.14

    最近在做毕设,从HDF5文件里读数据,有一个矩阵data,是一个200*1的列矩阵,直接读取print后的结果就类似这种:

    [[132.36055]
     [132.43315]
     [132.50566]
     ......
     [134.09851]
     [134.17006]]

    我正在考虑一种画图的方法,所需要的数据是行矩阵,于是百度一下看能不能转置,有一种语句是:

    print map(list, zip(*data))
    但结果带有两层中括号[[ ]]:

    [[132.36055, 132.43315, 132.50566, ......134.09851, 134.17006]]

    倒是没有测试这种两层括号的会出现什么结果,但保险起见还是想办法改成一层的比较好。

    分析一下以上这个结果,类似二维的矩阵,于是考虑用“从二维矩阵中提取一维矩阵”的方法,最后误打误撞算是试出来了:

    print (map(list, zip(*data))[0])
    结果就是单层中括号了:

    [132.36055, 132.43315, 132.50566, ......134.09851, 134.17006]

    注:对于带字符的数组没有尝试过

    展开全文
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    一、稀疏矩阵转换成密度矩阵

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    二、scipy.sparse.coo_matrix类定义

    class scipy.sparse.coo_matrix(arg1shape=Nonedtype=Nonecopy=False)[source]

    • A sparse matrix in COOrdinate format.
    • Also known as the ‘ijv’ or ‘triplet’ format.

    这可以通过多种方式实例化(instantiated ):

    • coo_matrix(D)      具有密集矩阵D
    • coo_matrix(S)    与另一个稀疏矩阵 S (equivalent to S.tocoo())
    • coo_matrix((M, N), [dtype])   构造一个形状为 (M, N) 的空矩阵 ​​dtype 是可选的,默认为 dtype='d'
    • coo_matrix((data, (i, j)), [shape=(M, N)])
    • 从三个数组构造:

      data[:] 矩阵的条目,以任意顺序

      i[:] 矩阵条目的行索引

      j[:] 矩阵条目的列索引

    其中 A[i[k], j[k]] = data[k]。未指定形状时,从索引数组推断

    注意:

    稀疏矩阵可用于算术运算:它们支持加法、减法、乘法、除法和矩阵幂。

    COO格式的优势

    • 促进稀疏格式之间的快速转换
    • 允许重复条目(参见示例)
    • 与 CSR/CSC 格式之间的快速转换

    COO格式的缺点

    不直接支持:

    • 算术运算
    • 切片

    预期用途

    • COO 是一种用于构建稀疏矩阵的快速格式
    • 构造矩阵后,转换为 CSR 或 CSC 格式以进行快速算术和矩阵向量运算
    • 默认情况下,当转换为 CSR 或 CSC 格式时,重复的 (i,j) 条目将被汇总在一起。这有助于有效构建有限元矩阵等。 (见示例)

    三、实例

    3.1 生成空的矩阵

    from scipy.sparse import coo_matrix
    import numpy as np
    
    mtrix = coo_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
    print( mtrix )

    >>>array([[0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)

    3.2 用ijv格式生成矩阵

    from scipy.sparse import coo_matrix
    import numpy as np
    row  = np.array([0, 3, 1, 0])
    col  = np.array([0, 3, 1, 2])
    data = np.array([4, 5, 7, 9])
    mtrix = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()
    print( mtrix )
    >>>array([[4, 0, 9, 0],
           [0, 7, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 5]])
    

    3.3 构造具有重复索引的矩阵

    from scipy.sparse import coo_matrix
    import numpy as np
    row  = np.array([0, 0, 1, 3, 1, 0, 0])
    col  = np.array([0, 2, 1, 3, 1, 0, 0])
    data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
    coo = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4))
    # Duplicate indices are maintained until implicitly or explicitly summed
    # np.max(coo.data)
    mtrix = coo.toarray()
    print( mtrix )
    array([[3, 0, 1, 0],
           [0, 2, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 1]])
    

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空空如也

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python行矩阵转换列矩阵