numpy 矩阵操作

numpy矩阵操作详解 1、numpy矩阵库(Matrix) ➢NumPy中包含了- -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mxn的矩阵是一个由m行(row) n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。 ➢NumPy 和Matlab不一样,对于多维数组的运算,缺省情况 下并不使用矩阵运算,如果你希望对数组进行矩... 阅读详情
import numpy as np

# 定义一个矩阵
A = np.arange(14,2, -1).reshape((3,4))
print(A)

# 求矩阵A最小值索引
print(np.argmin(A))
# 求矩阵A最大值索引
print(np.argmax(A))
# 求矩阵平均值
print(np.mean(A))
print(A.mean())
print(np.average(A))
# 求中位数
print(np.median(A))
# 累加
print(np.cumsum(A))
# 累差
print(np.diff(A))
# 找出非零的数
print(np.nonzero(A))
# 排序
print(np.sort(A))
# 矩阵的转置
print(np.transpose(A))
print((A.T).dot(A))
# 在数组A中所有小于5的数都修改成5,所有大于9的数都修改成9
print(np.clip(A, 5, 9))
# 对列求平均值
print(np.mean(A,axis=0))



结果:

[[14 13 12 11]
[10 9 8 7]
[ 6 5 4 3]]
11
0
8.5
8.5
8.5
8.5
[ 14 27 39 50 60 69 77 84 90 95 99 102]
[[-1 -1 -1]
[-1 -1 -1]
[-1 -1 -1]]
(array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], dtype=int64), array([0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3], dtype=int64))
[[11 12 13 14]
[ 7 8 9 10]
[ 3 4 5 6]]
[[14 10 6]
[13 9 5]
[12 8 4]
[11 7 3]]
[[332 302 272 242]
[302 275 248 221]
[272 248 224 200]
[242 221 200 179]]
[[9 9 9 9]
[9 9 8 7]
[6 5 5 5]]
[10. 9. 8. 7.]

【python numpy】矩阵操作 矩阵是数学中一种重要的数据结构,通常用于表示数据表格、图像处理、机器学习中的数据集等。在Python中,numpy库提供了强大的矩阵操作功能,允许我们对矩阵进行各种变换和计算,包括矩阵的加法、乘法、转置、求逆等操作。这些操作在科学计算和数据分析中非常重要。矩阵操作是科学计算和数据分析中非常基础和重要的操作,Numpy为我们提供了简洁且高效的矩阵操作功能。从矩阵加法、乘法到求逆、转置,Numpy都能提供一流的支持。 阅读详情

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一休 6102
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jeffery0628
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