这篇文章主要介绍了Python的numpy库下的几个小函数的用法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
numpy库是Python进行数据分析和矩阵运算的一个非常重要的库，可以说numpy让Python有了matlab的味道
本文主要介绍几个numpy库下的小函数。
1、mat函数
mat函数可以将目标数据的类型转换为矩阵（matrix）
import numpy as np >>a=[[1,2,3,], [3,2,1]] >>type(a) >>list >>myMat=np.mat(a) >>myMat >>matrix([[1,2,3],[3,2,1]]) >>type(myMat) >>numpy.matrixlib.defmatrix.martix
因此可以使用mat函数将一个列表a转换成相应的矩阵类型。
2、zeros
zeros函数是生成指定维数的全0数组
>>myMat=np.zeros(3) ###生成一个一维的全0数组 >>print(myMat) >>array([0.,0.,0.]) >>myMat1=np.zeros((3,2)) ####生成一个3*2的全0数组 >>print(myMat) >>array([[0.,0.], [0.,0.] [0.,0.]])
3、ones
ones函数是用于生成一个全1的数组
>>onesMat=np.ones(3) ###1*3的全1数组 >>print(onesMat) >>array([1.,1.,1.]) >>onesMat1=np.ones((2,3)) ###2*3的全1数组 >>print(onesMat1) >>array([[1.,1.,1.],[1.,1.,1.]])
4.eye
eye函数用户生成指定行数的单位矩阵
>>eyeMat=np.eye(4) >>print(eyeMat) >>array([[1.,0.,0.,0.], [0.,1.<b style="color:transparent">来源gao@dai!ma.com搞$代^码网</b>,0.,0.], [0.,0.,1.,0.,], [0.,0.,0.,1.]])
5、.T
.T作用于矩阵，用作球矩阵的转置
>>myMat=np.mat([[1,2,3],[4,5,6]]) >>print(myMat) >>matrix([[1.,2.,3.] [4.,5.,6.]]) >>print(myMat.T) >>matrix([[1,4]， [2,5], [3,6]])
6、tolist
tolist函数用于把一个矩阵转化成为list列表
>>x=np.mat([[1,2,3],[4,5,6]]) >>print(x) >>matrix([[1,2,3],[4,,5,6]]) >>type(x) >>matrix >>x.tolist() >>[[1,2,3],[4,5,6]]
7.getA()
getA()函数是numpy.matrix下的一个函数，用作把矩阵转换成数组，等价于np.asarray(self).
>>> 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]])
8. .I
.I用作求矩阵的逆矩阵。逆矩阵在计算中是经常需要用到的。例如一个矩阵A，求A的逆矩阵B，即存在矩阵B是的AB=I（I为单位）
In [3]: a=mat([[1,2,3],[4,5,6]]) In [4]: a Out[4]: matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) In [5]: a.I Out[5]: matrix([[-0.94444444, 0.44444444], [-0.11111111, 0.11111111], [ 0.72222222, -0.22222222]]) In [6]: s=a.I In [8]: a*s Out[8]: matrix([[ 1.00000000e+00, 3.33066907e-16], [ 0.00000000e+00, 1.00000000e+00]])
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