时间:2021-05-22
前面介绍过用dnarray来模拟,但mat更符合矩阵,这里的mat与Matlab中的很相似。(mat与matrix等同)
基本操作
>>> m= np.mat([1,2,3]) #创建矩阵>>> mmatrix([[1, 2, 3]])>>> m[0] #取一行matrix([[1, 2, 3]])>>> m[0,1] #第一行,第2个数据2>>> m[0][1] #注意不能像数组那样取值了Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py", line 305, in __getitem__ out = N.ndarray.__getitem__(self, index)IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1#将Python的列表转换成NumPy的矩阵>>> list=[1,2,3]>>> mat(list)matrix([[1, 2, 3]])#Numpy dnarray转换成Numpy矩阵>>> n = np.array([1,2,3])>>> narray([1, 2, 3])>>> np.mat(n)matrix([[1, 2, 3]])#排序>>> m=np.mat([[2,5,1],[4,6,2]]) #创建2行3列矩阵>>> mmatrix([[2, 5, 1], [4, 6, 2]])>>> m.sort() #对每一行进行排序>>> mmatrix([[1, 2, 5], [2, 4, 6]])>>> m.shape #获得矩阵的行列数(2, 3)>>> m.shape[0] #获得矩阵的行数2>>> m.shape[1] #获得矩阵的列数3#索引取值>>> m[1,:] #取得第一行的所有元素matrix([[2, 4, 6]])>>> m[1,0:1] #第一行第0个元素,注意左闭右开matrix([[2]])>>> m[1,0:3]matrix([[2, 4, 6]])>>> m[1,0:2]matrix([[2, 4]])矩阵求逆、行列式
与Numpy array相同,可参考链接。
矩阵乘法
矩阵乘,与Numpy dnarray类似,可以使用np.dot()和np.matmul(),除此之外,由于matrix中重载了“*”,因此“*”也能用于矩阵乘。
>>> a = np.mat([[1,2,3], [2,3,4]])>>> b = np.mat([[1,2], [3,4], [5,6]])>>> amatrix([[1, 2, 3], [2, 3, 4]])>>> bmatrix([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])>>> a * b #方法一matrix([[22, 28], [31, 40]])>>> np.matmul(a, b) #方法二matrix([[22, 28], [31, 40]])>>> np.dot(a, b) #方法三matrix([[22, 28], [31, 40]])点乘,只剩下multiply方法了。
>>> a = np.mat([[1,2], [3,4]])>>> b = np.mat([[2,2], [3,3]])>>> np.multiply(a, b)matrix([[ 2, 4], [ 9, 12]])矩阵转置
转置有两种方法:
>>> amatrix([[1, 2], [3, 4]])>>> a.T #方法一,ndarray也行matrix([[1, 3], [2, 4]])>>> np.transpose(a) #方法二matrix([[1, 3], [2, 4]])值得一提的是,matrix中求逆还有一种简便方法(ndarray中不行):
>>> amatrix([[1, 2], [3, 4]])>>> a.Imatrix([[-2. , 1. ], [ 1.5, -0.5]])以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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