Python Scripting for Computational Science 阅读笔记之矩阵

《Python Scripting for Computational Science, Third Edition》由 Hans Petter Langtangen等编写，找到这本书纯粹是为了学怎么用python输入矩阵，比较初级，但是有效。

 

取自第四章 数字计算。

要像输入矩阵类型的数据必须先导入库，在这里Python的扩展称为数值python，Numpy，所以

from numpy import *

这样我们就可以使用python的数值方法，与matlab类似。

所有的代码段在该文件中

src/py/intro/NumPy_basics.py

1，建立矩阵

例如

>>> from numpy import * 

>>> n = 4 

>>> a = zeros(n) # one-dim. array of length n 

>>> print a # str(a) 

[ 0. 0. 0. 0.] 

>>> a # repr(a) 

array([ 0., 0., 0., 0.]) 

>>> p = q = 2 

>>> a = zeros((p,q,3)) # p*q*3 three-dim. array 

>>> print a 

[[[ 0. 0. 0.] 

[ 0. 0. 0.]] 

[[ 0. 0. 0.] 

[ 0. 0. 0.]]] 

2，拷贝矩阵

r = x.copy()

也可以以x的模式建立矩阵

r = zeros(x.shape, x.dtype) 

3，序列矩阵，同Matlab

>>> x = linspace(-5, 5, 11) 

>>> print x 

[-5. -4. -3. -2. -1. 0. 1. 2. 3. 4. 5.] 

 

也可以用 r_[start,stop,incj]形式

>>> a = r_[-5:5:11j] # same as linspace(-1, 1, 11) 

>>> print a 

[-5. -4. -3. -2. -1. 0. 1. 2. 3. 4. 5.] 

也可以不考虑数据的数量，而是按照某种从小到大排列方法排列

>>> x = arange(-5, 5, 1, float) 

>>> print x 

[-5. -4. -3. -2. -1. 0. 1. 2. 3. 4.] 

这个方法不被作者建议，使用linspace比较好。

或者使用这个函数：

>>> x = seq(-5, 5, 1) 

>>> print x 

[-5. -4. -3. -2. -1. 0. 1. 2. 3. 4. 5.] 

4，矩阵的坐标

通常采用以下表示方法

a = linspace(-1, 1, 6) 

a[2:4] = -1 # set a[2] and a[3] equal to -1 

a[-1] = a[0] # set last element equal to first one 

a[:] = 0 # set all elements of a equal to 0 

a.fill(0) # set all elements of a equal to 0 

5，循环

for i in xrange(a.shape[0]): 

  for j in xrange(a.shape[1]): 

      a[i,j] = (i+1)*(j+1)*(j+2) 

      print ’a[%d,%d]=%g ’ % (i,j,a[i,j]), 

  print # newline after each row 

6，矩阵计算

例如

>>> import time # module for measuring CPU time 

>>> a = linspace(0, 1, 1E+07) # create some array 

>>> t0 = time.clock() 

>>> b = 3*a -1 

>>> t1 = time.clock() # t1-t0 is the CPU time of 3*a-1 

>>> for i in xrange(a.size): b[i] = 3*a[i] - 1 

>>> t2 = time.clock() 

>>> print ’3*a-1: %g sec, loop: %g sec’ % (t1-t0, t2-t1) 

3*a-1: 2.09 sec, loop: 31.27 sec 

这里只是个简单的介绍和应用，以后继续。。。。。。