python+numpy实现的基本矩阵操作示例-创新互联
本文实例讲述了python+numpy实现的基本矩阵操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
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y # substract2 = np.subtract(x,y) # print(substract1) # print(substract2) # # prodution1 = x * y# 这是对应元素的乘法 # prodution2 = np.multiply(x,y) # print(prodution1) # print(prodution2) # # devide1 = x/y # devide2 = np.divide(x,y) # # 注意矩阵进行运算时,数据类型不改变,因此,需要注意溢出现象等 # print(devide1) # print(devide2) # # # 矩阵的两种向量乘法(使用dot) # x = np.array([[1,2],[3,4]]) # y = np.array([[5,6],[7,8]]) # multiDot1 = x.dot(y) # multiDot2 = np.dot(x,y) # print(multiDot1) # print(multiDot2) # # # 矩阵运算基本函数 # x = np.array([[1,2],[3,4]]) # # 求和函数 # # 对所有元素求和 # sum_all = np.sum(x) # # 对列求和 # sum_column = np.sum(x, 0)# 注意和MATLAB中的区分一下。 # # 对行求和 # sum_row = np.sum(x, 1) # print(sum_all) # print(sum_column) # print(sum_row) # # # 矩阵的转置 # x = np.array([[1,2],[3,4]]) # transform = x.T # print(transform) # # # broadcasting的应用,可以进行不同维度的矩阵算数运算 # # 考虑将一个常量行向量加到一个矩阵的每一行上 # # 下面会将x行向量加到y矩阵的每一行上(但是这个方法由于有显示循环,而显示循环比较慢一些,我们经常会采用其他方法) # y = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10, 11, 12]]) # x = np.array([1, 0, 1]) # y_ = np.empty_like(y) # 创建一个和y相同维度的矩阵,但没有放内容,但是已经开辟了一块内存,其中的数据可能随机 # print(y_) # for i in range(4): # y_[i,:] = y[i,:] + x # print(y_) # # 另一种方法是我们先将x复制3份,垂直放置,组成一个矩阵,再进行矩阵加法 # x_ = np.tile(x,(4,1))# np.tile表示复制,(4,1)表示将x作为元素,组成4*1的矩阵形式 # y__ = np.add(y,x_) # print(y__) # # 实际上,如果不对x进行处理,而直接将两者相加,如果x和y满足一些条件,x会自动复制 # # 条件是x和y在一个维度上相等,另一个维度上不一样并且可以通过复制可以实现维度相等,则会自动复制 # print(y+x) # # 这里进行一个其他的测试 # print(x.T+y.T)# 可以看出可以实现列的复制 # 这里进行都不为向量的相加 # a1 = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]) # a2 = np.array([[1,0],[0,1]]) # print(a1+a2)# 这里会出错,说明只能自动进行一维数据的复制,多维数据不支持自动复制,而需要显式复制 # # 同样的,加法,减法和除法也都适合上面的自动复制原理 # 将一个矩阵或者向量进行维度的调整 x1 = np.array([1,2,3]) y1 = np.array([1,2]) # 实现x1和y1转置的矩阵乘法,可以先将y1变成列向量 print(np.multiply(x1, np.reshape(y1,(2,1)))) # 试一下其他的维度变化 x2 = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]) print(np.reshape(x2, (2,4))) print(np.reshape(x2, (4,2)))# 基本上按照西安航后列的顺序进行
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