python numpy和矩阵

 

 2、numpy数据选取

lst=[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
np.array(lst)[:-1]
Out[32]: array([[1, 2, 3]])
np.array(lst)[:,:-1]
Out[33]: 
array([[1, 2],
       [4, 5]])

1、Python中numpy数组的拼接、合并

https://blog.csdn.net/qq_39516859/article/details/80666070

import numpy as np
#创建ndarray，array为数组，ndarray为n维数组 即 n dimension array
# <class 'numpy.ndarray'>
a=np.array([1,2,3]);print(a,type(a))
#numpy中数组，同一个数组中所有元素必须为同一个类型
#均为字符串类型
data=np.array([1,2,'a']);print(data)
data=np.mat(data);print(data)

#数组行列的变换,即转置
# x*y -->> y*x
data=[[1,2],[3,4]]
new_data=np.array(data).transpose();print(new_data)

#1*2*3 -->> 3*2*1
data=[[[1,2,3],[4,5,6]]]
new_data=np.array(data).transpose();print(new_data)

#1*2*3 -->>1*3*2
new_data=np.array([i.transpose() for i in np.array(data)]);print(new_data)
#如何向ndarray中添加元素

#数组中所有数据合并
data=np.arange(12).reshape((3,4))
new_data=data.ravel();print(new_data)  #1*1 按行合并
new_data=data.ravel('F');print(new_data) #1*1 按列合并

#创建矩阵  <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
# ValueError: matrix must be 2-dimensional
b=np.mat(a);print(b,type(b))
c=np.mat([[1,2,3]]);print(c,type(c))

#创建常见矩阵
#0矩阵、全1矩阵、0-1均匀分布、小于10整数、2-8之间整数、2*2对角线为1矩阵
data=np.mat(np.zeros((3,3)));print(data)
data=np.mat(np.ones((2,4)));print(data)
data=np.mat(np.random.rand(2,2));print(data)
data=np.mat(np.random.randint((10),size=(3,3)));print(data)
data=np.mat(np.random.randint(2,8,size=(2,5)));print(data)
data=np.mat(np.eye(2,2,dtype=int));print(data)

#常见矩阵运算
data1=np.mat(np.array([[1,2],[3,4]]))
data2=np.mat(np.array([[1,1],[1,1]]))
#矩阵相乘
data=data1*data2;print(data)
#矩阵点乘
data=np.multiply(data1,data2);print(data)
#矩阵求逆、转置
data=data1.I;print(data)
data=data1.T;print(data)

#数组、矩阵转换为列表
data=np.array([1,2]).tolist();print(data)
data=data1.tolist();print(data)

#矩阵的分隔和合并
data1=np.mat(np.array([[1,2],[3,4]]))
new_data=data1[:1,:1];print(new_data)
#合并、按列合并
new_data=np.vstack((data1,data1));print(new_data)
#合并、按行合并
new_data=np.hstack((data1,data1));print(new_data)

#计算每一列、每一行的和
new_data=data1.sum(axis=0);print(new_data) #列和 1*2矩阵
new_data=data1.sum(axis=1);print(new_data) #行和 2*1矩阵
#计算第二行所有列和，得到一个数字
new_data=np.sum(data1[1,:]);print(new_data)

#计算最大、最小值和索引
new_data=data1.max();print(new_data)  #所有元素最大值
new_data=data1.min();print(new_data)  #所有元素最小值
new_data=np.max(data1,0);print(new_data) #计算所有列最大值
new_data=np.max(data1,1);print(new_data) #计算所有行最大值
new_data=np.argmax(data1,0);print(new_data) #计算所有列最大值索引
new_data=np.argmax(data1,1);print(new_data) #计算所有行最大值索引