python构造矩阵_Python矩阵

矩阵是二维数组的特殊情况，它的每个数据元素具有严格相同的大小。 所以每个矩阵也是一个二维数组，但反之亦然。 矩阵是许多数学和科学计算中非常重要的数据结构。 正如在前一章中已经讨论过的二维数组结构，我们将在本章中专注于矩阵特有的数据结构操作。

也使用numpy包进行矩阵数据操作。

矩阵示例

考虑在早上，中午，晚上和深夜测量记录1周温度的情况。 它可以使用数组在numpy中可用的重塑方法以7 x 5矩阵的形式呈现。

from numpy import *

a = array([['Mon',18,20,22,17],['Tue',11,18,21,18],

['Wed',15,21,20,19],['Thu',11,20,22,21],

['Fri',18,17,23,22],['Sat',12,22,20,18],

['Sun',13,15,19,16]])

m = reshape(a,(7,5))

print(m)

执行上面示例代码，得到以下结果 -

[['Mon' '18' '20' '22' '17']

['Tue' '11' '18' '21' '18']

['Wed' '15' '21' '20' '19']

['Thu' '11' '20' '22' '21']

['Fri' '18' '17' '23' '22']

['Sat' '12' '22' '20' '18']

['Sun' '13' '15' '19' '16']]

访问矩阵中的值

矩阵中的数据元素可以通过使用索引来访问。 访问方法与在二维数组中访问数据的方式相同。

from numpy import *

m = array([['Mon',18,20,22,17],['Tue',11,18,21,18],

['Wed',15,21,20,19],['Thu',11,20,22,21],

['Fri',18,17,23,22],['Sat',12,22,20,18],

['Sun',13,15,19,16]])

# Print data for Wednesday

print(m[2])

# Print data for friday evening

print(m[4][3])

执行上面示例代码，得到以下结果 -

['Wed' '15' '21' '20' '19']

23

添加一行from numpy import *

m = array([['Mon',18,20,22,17],['Tue',11,18,21,18],

['Wed',15,21,20,19],['Thu',11,20,22,21],

['Fri',18,17,23,22],['Sat',12,22,20,18],

['Sun',13,15,19,16]])

m_r = append(m,[['Avg',12,15,13,11]],0)

print(m_r)

当上面的代码执行时，它会产生以下结果 -

[['Mon' '18' '20' '22' '17']

['Tue' '11' '18' '21' '18']

['Wed' '15' '21' '20' '19']

['Thu' '11' '20' '22' '21']

['Fri' '18' '17' '23' '22']

['Sat' '12' '22' '20' '18']

['Sun' '13' '15' '19' '16']

['Avg' '12' '15' '13' '11']]

添加一列

可以使用insert()方法将一列数据添加到矩阵。 这里指定想要添加列的索引以及包含添加的列的新值的数组。 在下面的例子中，在开头的第五个位置添加一个新的列。

from numpy import *

m = array([['Mon',18,20,22,17],['Tue',11,18,21,18],

['Wed',15,21,20,19],['Thu',11,20,22,21],

['Fri',18,17,23,22],['Sat',12,22,20,18],

['Sun',13,15,19,16]])

m_c = insert(m,[5],[[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7]],1)

print(m_c)

执行上面示例代码，得到以下结果 -

[['Mon' '18' '20' '22' '17' '1']

['Tue' '11' '18' '21' '18' '2']

['Wed' '15' '21' '20' '19' '3']

['Thu' '11' '20' '22' '21' '4']

['Fri' '18' '17' '23' '22' '5']

['Sat' '12' '22' '20' '18' '6']

['Sun' '13' '15' '19' '16' '7']]

从矩阵中删除一行

可以使用delete()方法从矩阵中删除一行。 必须指定行的索引以及行的值为0，列的值为1的轴值。

from numpy import *

m = array([['Mon',18,20,22,17],['Tue',11,18,21,18],

['Wed',15,21,20,19],['Thu',11,20,22,21],

['Fri',18,17,23,22],['Sat',12,22,20,18],

['Sun',13,15,19,16]])

m = delete(m,[2],0)

print(m)

执行上面示例代码，得到以下结果 -

[['Mon' '18' '20' '22' '17']

['Tue' '11' '18' '21' '18']

['Thu' '11' '20' '22' '21']

['Fri' '18' '17' '23' '22']

['Sat' '12' '22' '20' '18']

['Sun' '13' '15' '19' '16']]

从Matrix中删除一列

可以使用delete()方法从矩阵中删除一列。 必须指定列的索引以及一行为0，一列为1的轴值。

from numpy import *

m = array([['Mon',18,20,22,17],['Tue',11,18,21,18],

['Wed',15,21,20,19],['Thu',11,20,22,21],

['Fri',18,17,23,22],['Sat',12,22,20,18],

['Sun',13,15,19,16]])

m = delete(m,s_[2],1)

print(m)

执行上面示例代码，得到以下结果 -

[['Mon' '18' '22' '17']

['Tue' '11' '21' '18']

['Wed' '15' '20' '19']

['Thu' '11' '22' '21']

['Fri' '18' '23' '22']

['Sat' '12' '20' '18']

['Sun' '13' '19' '16']]

更新矩阵中的一行

要更新矩阵行中的值，只需在行的索引处重新分配值。 在下面的例子中，星期几数据的所有值都标记为0。 该行的索引是3。

from numpy import *

m = array([['Mon',18,20,22,17],['Tue',11,18,21,18],

['Wed',15,21,20,19],['Thu',11,20,22,21],

['Fri',18,17,23,22],['Sat',12,22,20,18],

['Sun',13,15,19,16]])

m[3] = ['Thu',0,0,0,0]

print(m)

当上面的代码执行时，它会产生以下结果 -

[['Mon' '18' '20' '22' '17']

['Tue' '11' '18' '21' '18']

['Wed' '15' '21' '20' '19']

['Thu' '0' '0' '0' '0']

['Fri' '18' '17' '23' '22']

['Sat' '12' '22' '20' '18']

['Sun' '13' '15' '19' '16']]

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