python3 numpy 笔记。私人

非专业，个人观看movan_python中numpy的笔记

https://morvanzhou.github.io/

可能有多出不严谨地方，谨慎观看。

解释：全文中的Array都表示输入的矩阵

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numpy属性

numpy数组的属性主要有维度(ndim)/行数和列数(shape)/元素个数(size)

如何创建一个数组：

    A=np.array([Array],[Array])    #建立一个二维数组

指定创建数组的数据类型

    A=np.array([Array],dtype=np.int)  #指定A为int，除此之外有int32/float/float32

建立0矩阵

    A=np.zeros((row_num,column_num)) #row_num为行数，column为列数

arange和linspace

    A=np.arange(起点,终点,步长) #不包含终点

例子：print(np.arange(1,10,1))

>>[1,2,3,4,5,6,7,8,9]

    A=np.linspace(起点,终点，个数)#包含终点，即得出的数列第一个是起点，最后一个是终点。中间有个数-2个数

例子：print(np.linspace(1,10,9))

>>[1, 2.125,3.25,4.375,5.5,6.625,7.75,8.875,10]

小Tips:

    reshape可以简化建立矩阵的过程。

例子：建立一个三行四列的矩阵

A=np.linsapce(1,10,9).reshape((3,3))

print(A)

>> [ 1    2.125  3.25 ]
 [ 4.375  5.5    6.625]
 [ 7.75   8.875 10]]

----矩阵的计算

若A，B是1*4的矩阵。

A*B；A+B；A-B；都代表各个元素的相乘/相加/相减

A**2表示各个元素平方

矩阵乘法的两种表达方法：其一 np.dot(A,B);其二 A.dot(B)

求矩阵所有元素之和：np.sum(A)

求矩阵按行axis=1或按列axis=0求和：np.sum(A,axis=1)

求矩阵的最大值：np.max(A);按行按列如上。

求矩阵的最小值：np.min(A)；按行按列如上。