使用numpy进行有效的矩阵切片 - 腾讯云开发者社区

昨晚算一道线性代数的题目的时候，算了半天，答案错了。验算了一下，觉得错误应该是出在矩阵求逆的地方。但是真的求逆太慢了，（主要是头晕），那怎么办呢？...突然想起numpy这个超强大的科学计算库，于是乎就用几行代码写了一个矩阵求逆的程序。...import numpy as np import fractions a = np.array([[1, 1, 1], [0, 0.5, -2], [0, 1, 1]]) #设置以分数形式显示 np.set_printoptions...1]] ----------- 逆矩阵： [[1 0 -1] [0 2/5 4/5] [0 -2/5 1/5]] 我输入的是一个3*3的矩阵，上面这串代码大伙儿应该是能看懂的我相信。...数学作业还是要自己完成的

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利用 Numpy 进行矩阵相关运算

本文将介绍 NumPy（目前最新版本为 1.16）中与线性代数相关的模块的使用方法，包括 numpy.linalg , numpy.matlib 。...多矩阵的乘积相对于矩阵之间两两乘积，多矩阵的时候使用 multi_dot() 更加便捷 ? 向量内积只适用于向量，如果为矩阵则结果不为矩阵的内积 ?...SVD分解这里使用第三十讲奇异值分解习题课的例子 ? 方阵的特征值和特征向量这里使用第二十一讲习题课的例子 ? （可以发现结果都对特征向量进行了标准化）特征值该方法只返回特征值 ?...最小二乘使用第十六讲习题课的例子，返回值中含有多个值，系数矩阵在返回值的第一个数组中 ? 逆使用第三讲课程内容中的例子 ?...伪逆使用第三十四讲习题课的例子，这里要求输入为方阵，因此使用该例子，我们将原矩阵补全为方阵 ? 3.2 numpy.matlib 模块矩阵类型 ? ? 将其他类型转化为矩阵类型 ?

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利用 Numpy 进行矩阵相关运算

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numpy如何求矩阵的逆_numpy矩阵

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1....矩阵求逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a)) #...对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆 A = np.matrix(a) print(A.I) 2....矩阵求伪逆 import numpy as np # 定义一个奇异阵 A A = np.zeros((4, 4)) A[0, -1] = 1 A[-1, 0] = -1 A = np.matrix(A...) print(A) # print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆 print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv

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Python矩阵的创建（不使用numpy

此部分是对python List的扩展应用。...但可用来扩展列表的长度。...但经过如下测试， matrix[0][1] = 5 print(matrix) [[1, 5, 3], [1, 5,3], [1, 5, 3]] 发现，修改的是每个List的第二个元素。...发现matrix = [array] * 3操作中，只是创建3个指向array的引用，所以一旦array改变，matrix中3个list也会随之改变。并根据文档提示，可用入下办法创建一个矩阵。...例如创建一个3*3的数组方法1 直接定义 matrix = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]][/py] 方法2 间接定义 matrix = [[0 for i in

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使用numpy矩阵实现RGB转HSI

python3OpenCV3使用矩阵实现RGB转HSI 看到网上有很多博客都是通过循环遍历的方式来进行RGB转HSI操作，但是我们知道在python中使用Numpy数组并行操作可以更加简洁，速度也更快。...代码如下 import cv2 import numpy as np import sys In_path = "BGR.jpg" img = cv2.imread(In_path) img =

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如何使用Numpy优化子矩阵运算

使用NumPy可以高效地执行子矩阵运算，从而提高代码的性能。NumPy数组支持切片操作，这使得可以非常高效地提取子矩阵。...通过合理使用切片，可以避免不必要的复制，并且能够直接对子矩阵进行操作，而无需遍历整个数组。具体在使用中有啥问题可以看看下面得解决方案。...传统的方法是使用for循环来遍历矩阵中的每个像素，然后对每个像素及其周围的像素进行运算。这种方法的计算效率很低。2、解决方案为了提高子矩阵运算的效率，可以使用Numpy的各种函数。...这对于子矩阵运算非常有用，因为它允许我们将矩阵中的子矩阵转换为连续的内存块。这样，我们就可以使用Numpy的各种向量化函数来对子矩阵进行运算，从而大大提高计算效率。...这对于子矩阵运算非常有用，因为它允许我们将矩阵中的子矩阵转换为一个数组，数组中的每个元素都是子矩阵中的一个元素。这样，我们就可以使用Numpy的各种向量化函数来对子矩阵进行运算，从而大大提高计算效率。

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Numpy 定义矩阵的方法

import numpy as np#https://www.cnblogs.com/xzcfightingup/p/7598293.htmla = np.zeros((2,3),dtype=int)...a = np.ones((2,3),dtype=int) a = np.eye(3)#3维单位矩阵a = np.empty([2,3],dtype=int)a = np.random.randint(0..., 10, (4,3))y = np.array([4, 5, 6])np.diag(y)#以y为主对角线创建矩阵a = np.arange(0, 30, 2)# start at 0 count up

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Numpy中的矩阵运算

安装与使用大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！...这是 numpy官方文档，英文不太熟悉的，还有 numpy中文文档 numpy 同时支持 python3 和 python2，在 python3 下直接pip install安装即可，python2 的话建议用...如果你使用 python2.7，我这里有打包好的安装文件常用函数 import numpy as np np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 定义一个二维数组 np.mat(...) # 创建初始化为0的矩阵 # .transpose()转置矩阵 .inv()逆矩阵 # .T转置矩阵，.I逆矩阵举个栗子 # python3 import numpy as np # 先创建一个长度为...然后 numpy 的数组和矩阵也有区别！比如：矩阵有逆矩阵，数组是没有逆的！！ END

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《Hello NumPy》系列-切片的花式操作

和一维数组一样，我们试着进行切片操作 # 输出五行三列数据的第一行数据 data_arr2d[:1] # 输出 [[ 1.13042124 -1.6739234 0.53706167]] # 输出五行三列数据的第二行第二列数据...0.53706167] [-0.01815399 0.54558887] [-0.59722727 1.1033876 ]] 可以看到，同一维数组切片一样，二维数组是在一维数组上再进行切片。...列表切片：通过起始下标、结束下标、步长等参数进行切片操作。...写在后面的话 NumPy 第二节内容，如果你理解了列表的切片，其实这个就很好理解了。所以还是那句话，最基础的东西，都是在给以后的高阶内容打基础。...原创不易，欢迎点赞噢文章首发：公众号【知秋小梦】文章同步：掘金，简书原文链接：《Hello NumPy》系列-切片的花式操作

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Numpy 中的矩阵求逆

矩阵求逆import numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组)print(np.linalg.inv(a)) # 对应于...MATLAB中 inv() 函数# 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆A = np.matrix(a)print(A.I)2....矩阵求伪逆import numpy as np# 定义一个奇异阵 AA = np.zeros((4, 4))A[0, -1] = 1A[-1, 0] = -1A = np.matrix(A)print(...A)# print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv() 函数

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使用python中的Numpy进行t检验

本系列将帮助你了解不同的统计测试，以及如何在python中只使用Numpy执行它们。 t检验是统计学中最常用的程序之一。...但是，即使是经常使用t检验的人，也往往不清楚当他们的数据转移到后台使用像Python和R的来操作时会发生什么。...如何执行2个样本的t检验假设，我们必须检验人口中男性的身高与女性的身高是否不同。我们从人口中抽取样本，并使用t检验来判断结果是否有效。...3.确定置信区间和自由度这就是我们所说的alpha（α）。α的代表值为0.05。这意味着这个测试的结论有效的可能性是95％。自由度可以通过以下公式计算： ?...6.将临界t值与计算出的t统计量进行比较如果计算的t统计量大于临界t值，则该测试得出结论：两个群体之间存在统计上显著的差异。因此，你可以驳回虚无假设的两个人群之间没有统计学上显著差异结论。

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利用Python进行数据分析(5) NumPy基础: ndarray索引和切片

概念理解索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值。切片即对数组里某个片段的描述。一维数组一维数组的索引一维数组的索引和Python列表的功能类似： ?...一维数组的切片一维数组的切片语法格式为array[index1:index2]，意思是从index1索引位置开始，到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组。例如： ?...当把一个值赋值为一个切片时，该值会作用于此数组片段里每一个元素，例如： ? 维数组二维数组的索引当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候，获取的元素不在是一个标量而是一个一维数组。例如： ?...既然二维数组的索引返回是一维数组，那么就可以按照一维数组的方式访问其中的某个标量了，例如： ? 二维数组的切片既然二维数组的索引对应的是一维数组，则二维数组的切片是一个由一维数组组成的片段： ?...布尔值索引布尔值索引指的是一个由布尔值组成的数组可以作为一个数组的索引，返回的数据为True值对应位置的值，例如： ? 花式索引花式索引指的是用整数数组进行索引。例如： ?

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python numpy--矩阵的通用函数

参考链接： Python中的numpy.logical_not 一、概念通用函数（ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。...返回一个结果数组，当然也能返回两个数组(modf函数)，但是这种的不是很常见；（1）abs fabs import numpy as np #导入模块 a = np.mat(np.arange(...f = np.mat('1,2;3,4') #创建一个2*2的矩阵 ucopyshape(f) #返回的是与f矩阵相同结构2*2的值为0 的矩阵 matrix([[0, 0], ...a**2 # 返回参数的平方 #step2 usquare = np.frompyfunc(square,1,1) #使用该函数创建通用函数，传入一个参数，输出一个参数 #step3:使用这个通用函数...a,b = usquare_cubic(np.mat('1 2 3'),np.mat('4 5 6')) #因为输出的是2个，所以放2个变量来进行存储四、numpy中已有的通用函数有四种：

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Python使用numpy计算矩阵特征值、特征向量与逆矩阵

Python扩展库numpy.linalg的eig()函数可以用来计算矩阵的特征值与特征向量，而numpy.linalg.inv()函数用来计算可逆矩阵的逆矩阵。...>>> import numpy as np >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) # 计算矩阵特征值与特征向量 >>> e, v = np.linalg.eig...(x) # 根据特征值和特征向量得到原矩阵 >>> y = v * np.diag(e) * np.linalg.inv(v) >>> y matrix([[ 1., 2., 3.],

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使用Python NumPy库进行高效数值计算

安装NumPy 在使用NumPy之前，首先需要安装它。可以使用以下命令使用pip进行安装： bashCopy codepip install numpy 确保你的Python环境中已经安装了pip。...数组切片是获取数组的部分内容。...提供了一些用于进行线性代数运算的函数，例如矩阵乘法、逆矩阵等。...(matrix1) print("矩阵的逆：", matrix_inverse) 高级操作与广播数组的拼接与分裂 NumPy允许将多个数组按照指定的轴进行拼接，以及在指定的位置分裂数组。...使用视图而非副本： NumPy的数组切片返回的是视图而非副本，这可以减少不必要的内存开销。选择合适的数据类型：在创建数组时，选择合适的数据类型可以减小内存占用并提高计算速度。

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numpy模块(对矩阵的处理,ndarray对象)

6.12自我总结一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference...v=20190307135750 2.创建矩阵 1.np.array import numpy as np #创建一维的ndarray对象 arr = np.array([1, 2, 3]) print...4,5,6]]) print(arr.shape) #(2, 3) # (矩阵的行数,矩阵的列数) 2.切分工具 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3]...] [False False True]] ''' 4.矩阵的替换用切片取值然后进行赋值 5.矩阵合并 1.np.concatenate import numpy as np arr1 = np.array...，j为矩阵的列""" return i*j # 使用函数对矩阵元素的行和列的索引做处理，得到当前元素的值，索引从0开始，并构造一个3*4的矩阵 print(np.fromfunction(func

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python3存储numpy格式的矩阵

技术背景 numpy在python中的地位是相当高的，即使是入门的python使用者也会经常看到这个库的使用。...那么如果这里使用的是numpy的数据结构的话，就会涉及到相关数据的存储，numpy可以将其数据存储为.npy或者.npz结构。...npy结构的数据存储 npy格式适用于单个numpy列表的存储，这个列表的维度可以是任意的，但是最外层必须是一个numpy的列表结构。...以下用ipython来展示npy文件的基本使用方法，首先是创建一个数组，然后用np.save保存到一个给定的文件名中： [dechin@dechin-manjaro numpy]$ ipython Python...而如果存储的文件过大，本文也额外介绍了简单的tar压缩与解压缩的使用方法。

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使用Numpy进行高效的Python爬虫数据处理

Numpy是一个开源的Python科学计算库，专为进行大规模数值计算而设计。本文将介绍如何使用Numpy进行高效的Python爬虫数据处理。...为什么选择Numpy进行爬虫数据处理高效的数值计算：Numpy内部使用C语言编写，能够提供高效的数值计算能力。灵活的数组操作：Numpy提供了丰富的数组操作，包括切片、索引、广播等。...与其他库的兼容性：Numpy是许多其他科学计算和数据分析库的基础，如Pandas、SciPy、Scikit-learn等。使用Numpy进行数据处理的步骤1....数据转换将解析出来的数据转换为Numpy数组，方便后续处理。4. 数据清洗使用Numpy进行数据清洗，如去除空值、异常值等。5. 数据分析进行数据分析，如计算平均值、中位数、标准差等。6....数据可视化（可选）使用Matplotlib库结合Numpy进行数据可视化。

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Python矩阵和Numpy数组的那些事儿

今天给大家介绍矩阵和NumPy数组。一、什么是矩阵？使用嵌套列表和NumPy包的Python矩阵。矩阵是一种二维数据结构，其中数字按行和列排列。二、Python矩阵 1....如果使用Windows，使用PyCharm 安装NumPy，NumPy它带有一些其他与数据科学和机器学习有关的软件包。成功安装了NumPy，就可以导入和使用它。...在编写这些程序之前，使用了嵌套列表。让看看如何使用NumPy数组完成相同的任务。两种矩阵的加法使用+运算符将两个NumPy矩阵的对应元素相加。...(B)print(C) 矩阵转置使用numpy.transpose计算矩阵的转置。...访问矩阵元素与列表类似，可以使用索引访问矩阵元素。让从一维NumPy数组开始。

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使用numpy对矩阵进行求逆

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