矩阵常用操作

  1 程序要点:import numpy as np
  2 1.查看 e 的 多少次方
  3     np.exp(参数)
  4 2.查看参数的平方根
  5     np.sqrt(参数)
  6 3.生成三维四列的随机值(-1,1)之间
  7     np.random.random((3,4))
  8 4.向下取整
  9     a = np.floor(参数)
 10 5.将矩阵拉平
 11     a.ravel()
 12 6.修改矩阵的形状
 13     a.shape(6,2)
 14 7.将矩阵转置
 15     a.T
 16 8.将矩阵横行进行拼接
 17     a = np.floor(参数)
 18     b = np.floor(参数)
 19     np.hstack((a,b))
 20 9.将矩阵纵行进行拼接
 21     np.vstack((a,b))
 22 10.按照行进行切分数组,切分为3份
 23     np.hsplit(a,3)
 24     注:第二个参数可以为元组(3,4)
 25 11.按照列进行切分数组,切分为2份
 26     np.vsplit(a,2)
 27 
 28 '''
 29 程序要点:import numpy as np
 30 1.查看 e 的 多少次方
 31     np.exp(参数)
 32 2.查看参数的平方根
 33     np.sqrt(参数)
 34 3.生成三维四列的随机值(-1,1)之间
 35     np.random.random((3,4))
 36 4.向下取整
 37     a = np.floor(参数)
 38 5.将矩阵拉平
 39     a.ravel()
 40 6.修改矩阵的形状
 41     a.shape(6,2)
 42 7.将矩阵转置
 43     a.T
 44 8.将矩阵横行进行拼接
 45     a = np.floor(参数)
 46     b = np.floor(参数)
 47     np.hstack((a,b))
 48 9.将矩阵纵行进行拼接
 49     np.vstack((a,b))
 50 10.按照行进行切分数组,切分为3份
 51     np.hsplit(a,3)
 52     注:第二个参数可以为元组(3,4)
 53 11.按照列进行切分数组,切分为2份
 54     np.vsplit(a,2)
 55 
 56 '''
 57 import numpy as np
 58 a = np.floor(10 *np.random.random((3,4)))
 59 '''
 60 array([[6., 8., 0., 9.],
 61        [9., 3., 7., 4.],
 62        [2., 4., 9., 1.]])
 63 '''
 64 np.exp(a)
 65 '''
 66 array([[4.03428793e+02, 2.98095799e+03, 1.00000000e+00, 8.10308393e+03],
 67        [8.10308393e+03, 2.00855369e+01, 1.09663316e+03, 5.45981500e+01],
 68        [7.38905610e+00, 5.45981500e+01, 8.10308393e+03, 2.71828183e+00]])
 69 '''
 70 np.sqrt(a)
 71 '''
 72 array([[2.44948974, 2.82842712, 0.        , 3.        ],
 73        [3.        , 1.73205081, 2.64575131, 2.        ],
 74        [1.41421356, 2.        , 3.        , 1.        ]])
 75 '''
 76 a.ravel()
 77 '''array([6., 8., 0., 9., 9., 3., 7., 4., 2., 4., 9., 1.])'''
 78 a = np.floor(10 *np.random.random((3,4)))
 79 b = np.floor(10 *np.random.random((3,4)))
 80 np.hstack((a,b))
 81 '''
 82 array([[8., 2., 3., 8., 0., 1., 8., 6.],
 83        [7., 1., 0., 3., 1., 9., 6., 0.],
 84        [6., 0., 6., 6., 4., 3., 6., 3.]])
 85 '''
 86 np.vstack((a,b))
 87 '''
 88 array([[8., 2., 3., 8.],
 89        [7., 1., 0., 3.],
 90        [6., 0., 6., 6.],
 91        [0., 1., 8., 6.],
 92        [1., 9., 6., 0.],
 93        [4., 3., 6., 3.]])
 94 '''
 95 a = np.floor(10 *np.random.random((2,12)))
 96 np.hsplit(a,3)
 97 '''
 98 [array([[6., 4., 2., 2.],
 99        [6., 2., 2., 8.]]), array([[1., 8., 8., 8.],
100        [1., 9., 3., 6.]]), array([[2., 6., 0., 8.],
101        [7., 1., 4., 3.]])]
102 '''
103 a = np.floor(10 *np.random.random((12,2)))
104 np.vsplit(a,3)
105 '''
106 [array([[2., 6.],
107        [7., 1.],
108        [4., 7.],
109        [3., 1.]]), array([[2., 5.],
110        [4., 6.],
111        [2., 0.],
112        [4., 4.]]), array([[9., 5.],
113        [7., 1.],
114        [2., 1.],
115        [5., 1.]])]
116 '''

2020-04-10

原文地址:https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12672549.html