18、NumPy——矩阵库(Matrix)

NumPy 矩阵库(Matrix)

NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是 ndarray 对象。

一个 的矩阵是一个由行（row）列（column）元素排列成的矩形阵列。

矩阵里的元素可以是数字、符号或数学式。以下是一个由 6 个数字元素构成的 2 行 3 列的矩阵：

1、matlib.empty()

matlib.empty() 函数返回一个新的矩阵，语法格式为：

numpy.matlib.empty(shape, dtype, order)

参数说明：

• shape: 定义新矩阵形状的整数或整数元组
• Dtype: 可选，数据类型
• order: C（行序优先） 或者 F（列序优先）

import numpy.matlib
import numpy as np
print(np.matlib.empty((2, 2)))
# 填充为随机数据

执行结果：

[[6.23042070e-307 1.42417221e-306]
 [1.37961641e-306 1.11261027e-306]]

2、numpy.matlib.zeros()

numpy.matlib.zeros() 函数创建一个以 0 填充的矩阵。

import numpy.matlib
import numpy as np
print(np.matlib.zeros((2, 2)))

执行结果：

[[0. 0.]
 [0. 0.]]

3、numpy.matlib.ones()

numpy.matlib.ones()函数创建一个以 1 填充的矩阵。

import numpy.matlib 
import numpy as np 
 
print (np.matlib.ones((2,2)))

执行结果：

[[1. 1.]
 [1. 1.]]

4、numpy.matlib.eye()

numpy.matlib.eye() 函数返回一个矩阵，对角线元素为 1，其他位置为零。

numpy.matlib.eye(n, M,k, dtype)

参数说明：

• n: 返回矩阵的行数
• M: 返回矩阵的列数，默认为 n
• k: 对角线的索引
• dtype: 数据类型

import numpy.matlib 
import numpy as np 
 
print (np.matlib.eye(n =  3, M =  4, k =  0, dtype =  float))

执行结果：

[[1. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]]

5、numpy.matlib.identity()

numpy.matlib.identity() 函数返回给定大小的单位矩阵。

单位矩阵是个方阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为 1，除此以外全都为 0。

import numpy.matlib 
import numpy as np 
 
# 大小为 5，类型位浮点型
print (np.matlib.identity(5, dtype =  float))

执行结果：

[[ 1.  0.  0.  0.  0.] 
 [ 0.  1.  0.  0.  0.] 
 [ 0.  0.  1.  0.  0.] 
 [ 0.  0.  0.  1.  0.] 
 [ 0.  0.  0.  0.  1.]]

6、numpy.matlib.rand()

numpy.matlib.rand() 函数创建一个给定大小的矩阵，数据是随机填充的。

import numpy.matlib 
import numpy as np 
 
print (np.matlib.rand(3,3))

执行结果：

[[0.23966718 0.16147628 0.14162   ]
 [0.28379085 0.59934741 0.62985825]
 [0.99527238 0.11137883 0.41105367]]

矩阵总是二维的，而 ndarray 是一个 n 维数组。 两个对象都是可互换的。

import numpy as np
x = np.matrix('1,2;3,4')
y = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])
print('矩阵x:
', x, type(x))
print('ndarray y:
', y, type(y))
# 相互转换
z = np.asmatrix(y)
print('z:', type(z))
u = np.asmatrix(x)
print('U:', type(u))

执行结果：

矩阵x:
 [[1 2]
 [3 4]] <class 'numpy.matrix'>
ndarray y:
 [[1 2]
 [3 4]] <class 'numpy.ndarray'>
z: <class 'numpy.matrix'>
U: <class 'numpy.matrix'>