详解numpy矩阵的创建与数据类型

Numpy是python常用的一个类库,在python的使用中及其常见,广泛用在矩阵的计算中,numpy对矩阵的操作与纯python比起来速度有极大的差距。

一、 构造矩阵

矩阵的构造可以有多种方法:

1.使用python中的方法构造矩阵

- 生成一维矩阵

# 使用python自带的range()方法生成一个矩阵

a = list(range(100))#range()产生从0-99的一个列表

print(a)

- 生成二维及多维矩阵

# 使用python自带的range()方法生成一个矩阵

a = list([[1,2,3],

[4,5,6],

[7,8,9]])

print(a)

2.使用numpy中的方法来生成矩阵

numpy类库中生成的矩阵的数据类型为numpy.ndarray,与python中的列表不同。

(1)array()方法生成矩阵

#numpy入门

import numpy as np

data = [6,7.5,8,0,1]

data1 = [[1,2,3],[4,5,6]]

arr = np.array(data)

arr1 = np.array(data1)

print(arr)

print(arr1)


array()方法可以将一个列表转换为对应维度相同的numpy矩阵。

(2)生成随机矩阵方法rand()和randn()

import numpy as np

#生成一个随机数矩阵

data = np.random.randn(2,3)#是从标准正态分布中返回一个或多个样本值

data1 = np.random.rand(2,3)#随机样本位于[0, 1)中

print(data)

print(data1)

(3)矩阵的加法与乘法,numpy矩阵中矩阵与数字相加或相乘,则数组中每一个元素都执行相加或相乘。

import numpy as np

data = np.random.randn(10)#是从标准正态分布中返回一个或多个样本值

print(data)

print("data * 10 :\n",data*10)#每一个元素乘以十

print("data+data:\n",data+data)#实现数组中每一个位置自加操作


(4)零矩阵

可以用numpy的zeros()方法生成元素值全为0的矩阵。

import numpy as np

data = np.zeros(10)#生成一个一维的全零矩阵,矩阵的元素为十个

print("data:",data)

data1 = np.zeros((3,4))#生成一个三行四列的全零矩阵

print("data1:",data1)

data2 = np.zeros((3,4,3))

print("data2:",data2)#生成一个三维的全零矩阵


(5)一矩阵

同零矩阵一样,numpy中的ones()方法可以生产元素值全为一的矩阵

import numpy as np

data = np.ones(10)#生成一个一维的全零矩阵,矩阵的元素为十个

print("data:",data)

data1 = np.ones((3,4))#生成一个三行四列的全零矩阵

print("data1:",data1)

data2 = np.ones((3,4,3))

print("data2:",data2)


(6)empty()方法

python中也可以使用numpy.empty()方法来生产一些看似是0的数,语法和ones()方法一样

#numpy入门

import numpy as np

data = np.empty(10)#生成一个一维的全零矩阵,矩阵的元素为十个

print("data:",data)

data1 = np.empty((3,4))#生成一个三行四列的全零矩阵

print("data1:",data1)

data2 = np.empty((3,4,3))

print("data2:",data2)


就算是在编译器中显示的值为0,但其实际的值并不是0,只是一个很靠近0的数。

#numpy入门

import numpy as np

data1 = np.empty((3,4))#生成一个三行四列的全零矩阵

print("data1:\n",data1)

print("1/data1:\n",1/data1)


inf表示无穷大的意思,如若data1中数据的值为0的话,在运行的过程中解释器会出错。

#注意:认为np.empty会返回全0数组的想法是不安全的。很多情况下(如前所示),它返回的都是一些未初始化的垃圾值。

(7)arange()方法

类似于range()方法

import numpy as np

a = np.arange(10)

b = np.arange(2,20)

c = np.arange(0,50,5)

print("a:",a)

print("b:",b)

print("c:",c)

当只有一个参数n时表示产生一个从[0–n)的不包含n的一个矩阵

当有两个参数m,n时表示产生一个从[m,n)的不包含n的一个矩阵

当含有三个参数m,n,l时,表示从m开始,每次已l为步长,产生一个矩阵,最大值不超过n


(8)reshape()方法,重新生成矩阵的维度大小

import numpy as np

a = np.arange(10)

print(a)

a=a.reshape(2,5)

print(b)


上例中,将一个一维的十元素矩阵转换成一个两行五列的矩阵。

注意:使用reshape()方法从一维转多维时,一维矩阵的元素个数必须与多维矩阵的相同,也即是上例中的10=2*5,如若不相等的话解释器或出现错误。

(9)一些与矩阵的大小有关的值

import numpy as np

array = np.array([[1,2,3],

[4,5,6],

[7,8,9]])

print(array)

print(array.ndim)#维度

print(array.shape)#各维度的值

print(array.size)#元素个数

print(array.dtype)#元素的数据类型

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。

以上是 详解numpy矩阵的创建与数据类型 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/360198.html

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