Python numpy中矩阵的基本用法汇总

Python矩阵的基本用法

mat（）函数将目标数据的类型转化成矩阵（matrix）

1，mat()函数和array()函数的区别

Numpy函数库中存在两种不同的数据类型（矩阵matrix和数组array），都可以用于处理行列表示的数字元素，虽然他们看起来很相似，但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果，其中Numpy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价。

直接看一个例子：

import numpy as np
 
a = np.mat('1 3;5 7')
b = np.mat([[1,2],[3,4]])
print(a)
print(b)
print(type(a))
print(type(b))
c = np.array([[1,3],[4,5]])
print(c)
print(type(c))

结果：

[[1 3]
 [5 7]]
[[1 2]
 [3 4]]
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
[[1 3]
 [4 5]]
<class 'numpy.ndarray'>

首先，mat() 函数与array()函数生成矩阵所需的数据格式有区别，mat()函数中数据可以为字符串以分号（;）分割或者为列表形式以逗号（，）分割，而array()函数中数据只能为后者形式。

其次，两者的类型不同，用mat函数转换为矩阵后才能进行一些线性代数的操作。

from numpy import *
 
# 构建一个4*4的随机数组
array_1 = random.rand(4,4)
print(array_1)
print(type(array_1))
'''
[[0.12681561 0.26644355 0.03582107 0.71475804]
 [0.01380711 0.85308305 0.37838406 0.83663897]
 [0.20034209 0.5736587 0.56692541 0.64008518]
 [0.97780979 0.129229 0.37688616 0.55341492]]
 
 <class 'numpy.ndarray'>
 '''
# 使用mat函数将数组转化为矩阵
matrix_1 = mat(array_1)
print(matrix_1)
print(type(matrix_1))
'''
[[0.32538457 0.60674013 0.68625186 0.58957989]
 [0.26465813 0.93378939 0.12944934 0.95064032]
 [0.65683256 0.01352025 0.11932895 0.9361348 ]
 [0.11667241 0.16077876 0.50904118 0.44128675]]
 
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
'''

 2，mat()函数创建常见的矩阵

import numpy as np
 
# 创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型（3,3）
data1 = np.mat(np.zeros((3,3)))
print(data1)
'''
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
 
'''
# 创建一个2*4的1矩阵，默认是浮点型的数据，如果需要时int，可以使用dtype=int
data2 = np.mat(np.ones((2,4)))
print(data2)
'''
[[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]
'''
 
# 这里使用numpy的random模块
# random.rand(2,2)创建的是一个二维数组，但是需要将其转化为matrix
data3 = np.mat(np.random.rand(2,2))
print(data3)
'''
[[0.62002668 0.55292404]
 [0.53018371 0.1548954 ]]
'''
 
# 生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵，如果需要指定下界可以多加一个参数
data4 = np.mat(np.random.randint(10,size=(3,3)))
print(data4)
'''
[[0 4 1]
 [7 9 9]
 [9 0 4]]
'''
 
# 产生一个2-8之间的随机整数矩阵
data5 = np.mat(np.random.randint(2,8,size=(2,5)))
print(data5)
'''
[[4 6 3 3 4]
 [4 3 3 3 6]]
'''
 
# 产生一个2*2的对角矩阵
data6 = np.mat(np.eye(2,2,dtype=int))
print(data6)
'''
[[1 0]
 [0 1]]
'''
# 生成一个对角线为1,2,3的对角矩阵
a1 = [1,2,3]
a2 = np.mat(np.diag(a1))
print(a2)
'''
[[1 0 0]
 [0 2 0]
 [0 0 3]]
'''
 1/7    1 2 3 4 5 6 下一页 尾页