numPy 之 矩阵

mat 与 matrix 一样

>>> from numpy import matrix, mat
>>> ss = mat([1,2,3])
>>> mm = matrix([1,2,3])
>>> ss
matrix([[1, 2, 3]])
>>> mm
matrix([[1, 2, 3]])

>>> mm[0,1]
2

矩阵乘法

>>> ss * mm.T
matrix([[14]])
//1*1+2*2+3*3=14

得到矩阵的尺寸

>>> from numpy import shape
>>> shape(mm)
(1, 3)

>>> ee = mat([[1,2,3],[5,5,5]])
>>> ee.shape
(2, 3)

两个矩阵各个元素想成为

>>> from numpy import multiply
>>> multiply(ss,mm)
matrix([[1, 4, 9]])

排序

>>> mm.sort()
>>> mm
matrix([[1, 2, 3]])

这样会失去原始数据,一般要备份

显示排序序号

>>> dd = mat([3,2,1])
>>> dd.argsort()
matrix([[2, 1, 0]], dtype=int32)

求均值

>>> dd.mean()
2.0

得到第一行的数据(有第0行)

>>> ee = mat([[1,2,3],[5,5,5]])
>>> ee.shape
(2, 3)
>>> ee[1:]
matrix([[5, 5, 5]])
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

推荐阅读更多精彩内容