Python有关数组/矩阵常用的一些方法

最新推荐文章于 2023-01-10 09:51:45 发布

原创最新推荐文章于 2023-01-10 09:51:45 发布 · 270 阅读

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本文详细介绍了如何使用NumPy库进行矩阵的初始化、赋值及乘法运算，并对比了数组与矩阵乘法的区别。此外，还讲解了如何利用NumPy函数查看矩阵的数据类型、元素类型、元素总数、形状及维度数目等关键属性。

话不多说，开门见山。

首先矩阵怎么获得？通常是先初始化一个全零的数组，再变形成想要的维度，然后再给某一维度赋值。代码与输出看下面：

import numpy as np

mat = np.zeros(16).reshape((4,4))
mat[1] = [1,3,5,7]
mat[3] = [2,4,6,8]
print(mat)

[[0. 0. 0. 0.]
 [1. 3. 5. 7.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [2. 4. 6. 8.]]

再说一下数组与矩阵的乘法的不同之处：

数组是*乘，矩阵用.doa(mat1, mat2)方法，效果都是差不多的。另外转化成矩阵的函数是np.mat(myMat)
另外有些常用的查看矩阵属性的函数要知道：

print("数据类型",type(a1))           #打印数组数据类型  
print("数组元素数据类型：",a1.dtype) #打印数组元素数据类型  
print("数组元素总数：",a1.size)      #打印数组尺寸，即数组元素总数  
print("数组形状：",a1.shape)         #打印数组形状  
print("数组的维度数目",a1.ndim)      #打印数组的维度数目