Python---NumPy模块---矩阵操作

1.NumPy访问【数组&矩阵】

2.矩阵的运算

3.NumPy通用函数

 4.NumPy矩阵的合并和分割

print "**********Numpy访问(数组&矩阵)***********"
def f(x,y):
    return 10*x+y
arr8=np.fromfunction(f,(4,3),dtype=int)   #创建矩阵
print arr8
print "****索引访问矩阵****"
print arr8[2,1]
print "****切片访问矩阵****"
print arr8[0:2,:]    #访问矩阵前2行
#切片操作就是在索引操作的基础上对行和列分别操作
print arr8[1:3,1:2]   #访问矩阵的第一行和第二行的第一列(下标从0开始)
print arr8[0:2,]    #矩阵前2行
print "矩阵第一列"
print arr8[:,1]
print "矩阵最后一行"
print arr8[3:4,]
print arr8[-1]
print "****迭代器访问矩阵****"
for row in arr8:
    print row
    for i in [0,1,2]:          #修改矩阵的值
        row[i]+=8
print arr8
for element in arr8.flat:              #访问矩阵中的元素
    print element,
#     element +=20
#     print element,
print "**********NumPy【矩阵的运算】*************"
ar1=np.array([[2,1],[1,2]])
ar2=np.array([[1,2],[3,4]])
print ar1-ar2
print ar1**2
print ar2*3
print ar1*ar2   #普通乘法
print np.dot(ar1,ar2)  #矩阵乘法
print ar2.T    #转置
print np.linalg.inv(ar2) #矩阵的逆
print ar2.sum() #矩阵元素求和
print ar2.max()    #矩阵最大的元素
ar3=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
print ar3.cumsum(1)     #按行累计总和
print "**************"
print ar2
ar4=np.array([1,8,9,0,5])
ar5=np.array([[1,8,9,0,5],[2,7,0,6,4],[3,0,6,5,9]])
print ar4
print np.nonzero(ar4) #返回数组非零元素的位置
print np.nonzero(ar5) #第二个数组返回非零元素的位置
print "**************NumPy通用函数******************"
print np.exp(ar1)
print np.sin(ar1)   #弧度制
print np.sqrt(ar1)  #开方函数
print np.add(ar1,ar2)
print "*************NumPy 矩阵的合并和分割***************"
ar7=np.vstack((ar1,ar2)) #纵向合并矩阵
print ar7
ar8=np.hstack((ar1,ar2))
print ar8       #横向合并矩阵
print "纵向分割"
print np.vsplit(ar7,2)
print "横向分割"
print np.hsplit(ar8,2)

结果:

  

**********Numpy访问(数组&矩阵)***********
[[ 0  1  2]
 [10 11 12]
 [20 21 22]
 [30 31 32]]
****索引访问矩阵****
21
****切片访问矩阵****
[[ 0  1  2]
 [10 11 12]]
[[11]
 [21]]
[[ 0  1  2]
 [10 11 12]]
矩阵第一列
[ 1 11 21 31]
矩阵最后一行
[[30 31 32]]
[30 31 32]
****迭代器访问矩阵****
[0 1 2]
[10 11 12]
[20 21 22]
[30 31 32]
[[ 8  9 10]
 [18 19 20]
 [28 29 30]
 [38 39 40]]
8 9 10 18 19 20 28 29 30 38 39 40 **********NumPy【矩阵的运算】*************
[[ 1 -1]
 [-2 -2]]
[[4 1]
 [1 4]]
[[ 3  6]
 [ 9 12]]
[[2 2]
 [3 8]]
[[ 5  8]
 [ 7 10]]
[[1 3]
 [2 4]]
[[-2.   1. ]
 [ 1.5 -0.5]]
10
4
[[ 1  3]
 [ 3  7]
 [ 5 11]]
**************
[[1 2]
 [3 4]]
[1 8 9 0 5]
(array([0, 1, 2, 4]),)
(array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 4, 0, 1, 3, 4, 0, 2, 3, 4]))
**************NumPy通用函数******************
[[ 7.3890561   2.71828183]
 [ 2.71828183  7.3890561 ]]
[[ 0.90929743  0.84147098]
 [ 0.84147098  0.90929743]]
[[ 1.41421356  1.        ]
 [ 1.          1.41421356]]
[[3 3]
 [4 6]]
*************NumPy 矩阵的合并和分割***************
[[2 1]
 [1 2]
 [1 2]
 [3 4]]
[[2 1 1 2]
 [1 2 3 4]]
纵向分割
[array([[2, 1],
       [1, 2]]), array([[1, 2],
       [3, 4]])]
横向分割
[array([[2, 1],
       [1, 2]]), array([[1, 2],
       [3, 4]])]
原文地址:https://www.cnblogs.com/soyo/p/8441463.html