Python多维数组和矩阵

注：每一步可能依赖于上一步import的模块

一、数组

1,用numpy对数组进行运算

from numpy import array

mm=array((1, 1, 1))

pp=array((1, 2, 3))

则pp+mm 输出 array([2,3,4])

pp*2  array([2,4,6])

pp**2  array([1,4,9])

2,访问数组元素

pp[1]

输出2

3,多维数组

jj = array([[1, 2, 3], [1, 1, 1]])

注：上面这句话的意思是创建下面这样一个多维数组

jj =

获取该数组元素：jj[0][1] 第一行第二列元素

输出2

用矩阵方式访问该元素：jj[0, 1]

输出2

4, 两个数组相乘：

>>> a1=array([1, 2, 3]) >>> a2=array([0.3, 0.2, 0.3]) >>> a1*a2 array([ 0.3,  0.4,  0.9]) >>> a1=array([1, 2, 3]) >>> a2=array([0.3, 0.2, 0.3]) >>> a1*a2 array([ 0.3,  0.4,  0.9])

二、矩阵

1,创建矩阵两种方式

>>> from numpy import mat, matrix 方法一：>>> ss=mat([1, 2, 3]) >>> ss matrix([[1, 2, 3]]) 方法二：>>> mm=matrix([1,2,3]) >>> mm matrix([[1, 2, 3]])

2,访问矩阵元素：

>>> mm[0, 1] 2 2,将列表转换成矩阵：

>>> pyList = [5, 11, 1605] >>> mat(pyList) matrix([[   5,   11, 1605]]) 3,矩阵转置后再相乘：

>>> mm*ss.T matrix([[14]]) >>> mm matrix([[1, 2, 3]]) >>> ss.T matrix([[1],         [2],         [3]]) 4,查看矩阵是几行几列的：

>>> from numpy import shape >>> shape(mm) (1, 3) >>> shape(ss.T) (3, 1) 5,矩阵元素相乘：mm的每个元素和ss的每个元素相乘

>>> mm matrix([[1, 2, 3]]) >>> ss matrix([[1, 2, 3]]) >>> from numpy import multiply >>> multiply(mm, ss) matrix([[1, 4, 9]]) 6其他

排序：注意sort()排序后原数组已改变

>>> aa=mat([7, 8, 5]) >>> aa matrix([[7, 8, 5]]) >>> aa.sort() >>> aa matrix([[5, 7, 8]])

排序并显示排序后的序号： 排序完之后原数组不变

>>> dd=mat([4, 5, 1]) >>> dd.argsort() matrix([[2, 0, 1]])

求矩阵均值：

>>> dd.mean() 3.3333333333333335

显示矩阵的行列数：

>>> jj = mat([[1, 2, 3], [8, 8, 8]]) >>> shape(jj) (2, 3)

事实证明多维数组和矩阵基本相同：

>>> qq = array([[1, 2, 3], [8, 8, 8]]) >>> shape(qq) (2, 3) 取出矩阵第二行的元素：用行号和冒号

>>> jj[1, :] matrix([[8, 8, 8]])

取出第一行的第1列和第2列的元素：

>>> jj[0, 0:2] matrix([[1, 2]]) 注： 范围0:2表示从 0 取到 1

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http://docs.scipy.org/doc/