Python numpy中矩阵的基本用法汇总

 4,　matrix.getA()

getA()是numpy的一个函数，作用是将矩阵转成一个ndarray，getA()函数和mat()函数的功能相反，是将一个矩阵转化为数组。

如果不转，矩阵的每个元素将无法取出，会造成越界的问题，其具体解释如下：

matrix.getA()
 　　Return self as an ndarray object.
　　Equivalent to np.asarray(self)
Parameters: None
Returns: __ret_: ndarray
  self as an ndarray

举例如下：

>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0, 1, 2, 3],
 [ 4, 5, 6, 7],
 [ 8, 9, 10, 11]])
>>> x.getA()
array([[ 0, 1, 2, 3],
 [ 4, 5, 6, 7],
 [ 8, 9, 10, 11]])

那么为什么需要转换呢？

因为在画出数据集合的函数中，代码如下（取自机器学习实战Logistic回归最佳拟合直线的函数）

def plotBestFit(weights):
 weights = weights.getA()
 ...
 for i in range(n):
 #分类
 if int(labelMat[i]) == 1:
  xcord1.append(dataArr[i, 1])
  ycord1.append(dataArr[i, 2])
 else:
  xcord2.append(dataArr[i, 1])
  ycord2.append(dataArr[i, 2])

在这个代码，我们需要取出其中每一行每一列的值

如果是矩阵的话，我们测试一下：

>>> b
matrix([[1, 2, 3, 4],
 [1, 2, 3, 4],
 [1, 2, 3, 4],
 [1, 2, 3, 4]])
>>> b[1][1]
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
 File "D:Pythonlibsite-packages
umpymatrixlibdefmatrix.py", line 284, in __getitem__
 out = N.ndarray.__getitem__(self, index)
IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1
>>>
>>> len(b[1])
1
>>> len(b[1][0])
1

可以发现我们取出矩阵的一行大小只有1，如果你使用b[1][1]，b[1][2]之类的就会越界

当我们转为np.array类型时

>>> c
array([[1, 2, 3, 4],
 [1, 2, 3, 4],
 [1, 2, 3, 4],
 [1, 2, 3, 4]])
>>> len(c[1])
4
>>> c[1][1]
2
>>>

可以看出，我们可以取出任何一个值。

Python矩阵的切片

1，行操作

li = [[1,1],[1,3],[2,3],[4,4],[2,4]]
from numpy import *
 
a = [[1,2],[3,4],[5,6]]
a = mat(a)
# 打印整个矩阵
print(a[0:])
'''
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]
 '''
 
# 打印矩阵E从1行开始到末尾行的内容
print(a[1:])
'''
[[3 4]
 [5 6]] 
'''
 
# 表示打印矩阵E 从1行到3行的内容
print(a[1:3])
'''
[[3 4]
 [5 6]]
 '''

2，列操作

li = [[1,1],[1,3],[2,3],[4,4],[2,4]]
from numpy import *
mat = mat(li)
# 在整个矩阵的基础下，打印1列（指的是序列为1的列
print(mat[:,0])
'''
[[1]
 [1]
 [2]
 [4]
 [2]]
'''
# 在矩阵的1行到2行（[1,3)） 的前提下打印两列
# 2 列不是指两列，而是序号为2的列
print(mat[1:3,1])
'''
[[3]
 [3]]
 '''

Python numpy库其他函数用法

Numpy 的tile函数用法

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