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.,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))); xmatrix([[ 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]: aOut[4]:matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) In [5]: a.IOut[5]:matrix([[-0.94444444, 0.44444444], [-0.11111111, 0.11111111], [ 0.72222222, -0.22222222]])In [6]: s=a.I In [8]: a*sOut[8]:matrix([[ 1.00000000e+00, 3.33066907e-16], [ 0.00000000e+00, 1.00000000e+00]])

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。