numpy求某一列的和的算法 numpy矩阵平素求和

大家好,我是IT共享者 , 人称皮皮 。今天给大家介绍矩阵和NumPy数组 。
一、什么是矩阵?使用嵌套列表和NumPy包的Python矩阵 。矩阵是一种二维数据结构,其中数字按行和列排列 。
二、Python矩阵1. 列表视为矩阵Python没有矩阵的内置类型 。但是,可以将列表的列表视为矩阵 。
例:
A = [[1, 4, 5],[-5, 8, 9]]可以将此列表的列表视为具有2行3列的矩阵 。
如图:

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2. 如何使用嵌套列表 。A = [[1, 4, 5, 12],[-5, 8, 9, 0],[-6, 7, 11, 19]]print("A =", A) print("A[1] =", A[1])# 第二行print("A[1][2] =", A[1][2])# 第二行的第三元素print("A[0][-1] =", A[0][-1])# 第一行的最后一个元素column = [];# 空 listfor row in A:column.append(row[2])print("3rd column =", column)当运行程序时,输出为:
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三、NumPy数组1. 什么是NumPy?NumPy是用于科学计算的软件包,它支持强大的N维数组对象 。
在使用NumPy之前,需要先安装它 。
2. 如何安装NumPy?如果使用Windows,使用PyCharm 安装NumPy,NumPy它带有一些其他与数据科学和机器学习有关的软件包 。
成功安装了NumPy,就可以导入和使用它 。
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NumPy提供数字的多维数组(实际上是一个对象) 。
例 :
import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])print(a)# 输出: [1, 2, 3]print(type(a))# 输出: <class 'numpy.ndarray'>NumPy的数组类称为ndarray 。
采集失败,请手动处理https://p3-sign.toutiaoimg.com/pgc-image/09d56072610742e6be4745ee3e2259fe~tplv-tt-origin-asy2:5aS05p2hQFB5dGhvbui_m-mYtuWtpuS5oOS6pOa1gQ==.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&x-expires=1698369411&x-signature=yLx0LaEAGRB5r3Z5Hxu%2Bv5RZ9Oc%3D
注:
NumPy的数组类称为ndarray 。
3. 如何创建一个NumPy数组?有几种创建NumPy数组的方法 。
3.1 整数,浮点数和复数的数组import numpy as npA = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]])print(A)A = np.array([[1.1, 2, 3], [3, 4, 5]]) # 浮点数组print(A)A = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5]], dtype = complex) # 复数数组print(A)运行效果:
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3.2 零和一的数组import numpy as npzeors_array = np.zeros( (2, 3) )print(zeors_array)ones_array = np.ones( (1, 5), dtype=np.int32 ) // dtypeprint(ones_array)# 输出: [[1 1 1 1 1]]
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在这里 , 指定dtype了32位(4字节) 。因此 , 该数组可以采用从到的值 。-2-312-31-1
3.使用arange()和shape()
import numpy as npA = np.arange(4)print('A =', A)B = np.arange(12).reshape(2, 6)print('B =', B)采集失败,请手动处理https://p3-sign.toutiaoimg.com/pgc-image/41e36b487fc54282a47332fdedc43a6a~tplv-tt-origin-asy2:5aS05p2hQFB5dGhvbui_m-mYtuWtpuS5oOS6pOa1gQ==.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&x-expires=1698369411&x-signature=bhcPG%2Fenh3syXbj8jWw3CREhgA0%3D
四、矩阵运算两个矩阵相加,两个矩阵相乘以及一个矩阵转置 。在编写这些程序之前,使用了嵌套列表 。让看看如何使用NumPy数组完成相同的任务 。
两种矩阵的加法
使用+运算符将两个NumPy矩阵的对应元素相加 。
import numpy as npA = np.array([[2, 4], [5, -6]])B = np.array([[9, -3], [3, 6]])C = A + B# 元素聪明的加法print(C)
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两个矩阵相乘
为了将两个矩阵相乘,使用dot()方法 。
注意:用于数组乘法(两个数组的对应元素的乘法),而不是矩阵乘法 。
import numpy as npA = np.array([[3, 6, 7], [5, -3, 0]])B = np.array([[1, 1], [2, 1], [3, -3]])C = A.dot(B)print(C)
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矩阵转置
使用numpy.transpose计算矩阵的转置 。
import numpy as npA = np.array([[1, 1], [2, 1], [3, -3]])print(A.transpose())采集失败,请手动处理https://p26-sign.toutiaoimg.com/pgc-image/5308ca6888b54a43af37451348c5c0f6~tplv-tt-origin-asy2:5aS05p2hQFB5dGhvbui_m-mYtuWtpuS5oOS6pOa1gQ==.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&x-expires=1698369411&x-signature=YVRMIgVtepMnK5ucxRPa%2F8Sb3D8%3D
注:
NumPy使的任务更加轻松 。
五、案例1. 访问矩阵元素与列表类似,可以使用索引访问矩阵元素 。让从一维NumPy数组开始 。
import numpy as npA = np.array([2, 4, 6, 8, 10])print("A[0] =", A[0])# First elementprint("A[2] =", A[2])# Third element print("A[-1] =", A[-1])# Last element运行该程序时 , 输出为:
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现在,让看看如何访问二维数组(基本上是矩阵)的元素 。
import numpy as npA = np.array([[1, 4, 5, 12],[-5, 8, 9, 0],[-6, 7, 11, 19]])#First element of first rowprint("A[0][0] =", A[0][0])# Third element of second rowprint("A[1][2] =", A[1][2])# Last element of last rowprint("A[-1][-1] =", A[-1][-1])当运行程序时,输出将是:
采集失败,请手动处理https://p3-sign.toutiaoimg.com/pgc-image/115fac88457b451e97827b58bd0e75b6~tplv-tt-origin-asy2:5aS05p2hQFB5dGhvbui_m-mYtuWtpuS5oOS6pOa1gQ==.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&x-expires=1698369411&x-signature=tTKO%2BV5Z0PTv0UmCwM7ZEPLpqvg%3D
2. 访问矩阵的行import numpy as npA = np.array([[1, 4, 5, 12],[-5, 8, 9, 0],[-6, 7, 11, 19]])print("A[0] =", A[0]) # First Rowprint("A[2] =", A[2]) # Third Rowprint("A[-1] =", A[-1]) # Last Row (3rd row in this case)当运行程序时,输出将是:
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3. 访问矩阵的列import numpy as npA = np.array([[1, 4, 5, 12],[-5, 8, 9, 0],[-6, 7, 11, 19]])print("A[:,0] =",A[:,0]) # First Columnprint("A[:,3] =", A[:,3]) # Fourth Columnprint("A[:,-1] =", A[:,-1]) # Last Column (4th column in this case)当运行程序时,输出将是:
采集失败,请手动处理https://p3-sign.toutiaoimg.com/pgc-image/64eeee937a2c49adbbbfc6434c670d58~tplv-tt-origin-asy2:5aS05p2hQFB5dGhvbui_m-mYtuWtpuS5oOS6pOa1gQ==.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&x-expires=1698369411&x-signature=puO%2BTBZ4KcLLQXsX%2BU%2Fs%2BF9XQz0%3D
注:
【numpy求某一列的和的算法 numpy矩阵平素求和】使用NumPy(而不是嵌套列表)可以更轻松地处理矩阵 , 而且甚至都没有涉及基础知识 。建议详细研究NumPy软件包,尤其是当尝试将Python用于数据科学/分析时 。
六、总结本文基于Python基础,介绍了矩阵和NumPy数组,重点介绍了NumPy数组,如何去安装NumPy模块,如何去创建一个NumPy数组的两种方式 。
通过案例的分析,代码的演示,运行效果图的展示,使用Python语言,能够让读者更好的理解 。
读者可以根据文章内容,自己实现 。有时候看到别人实现起来很简单,但是到自己动手实现的时候,总会有各种各样的问题,切勿眼高手低,勤动手,才可以理解的更加深刻 。
代码很简单,希望对你学习有帮助 。


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