機器學習二——利用numpy庫對矩陣進行操作
利用numpy庫對矩陣進行操作
矩陣的初始化
import numpy as np
# 生成3*5的0矩陣
myZero = np.zeros([3, 5])
# 生成3*5的1矩陣
myOnes = np.ones([3, 5])
# 生成3*4的隨機矩陣
myRand = np.random.rand(3, 4)
# 生成3*3的單位矩陣
myEye = np.eye(3)
矩陣的元素運算
1、元素相加減
兩個矩陣的行數和列數必須相同
from numpy import *
# 元素相加減
myOnes = ones([3,3])
myEye = eye(3)
print(myOnes + myEye)
print(myOnes - myEye)
[[2. 1. 1.]
[1. 2. 1.]
[1. 1. 2.]]
[[0. 1. 1.]
[1. 0. 1.]
[1. 1. 0.]]
2、矩陣數乘
from numpy import *
myMatrix = mat([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
a = 10
print(a*myMatrix)
結果
[[10 20 30]
[40 50 60]
[70 80 90]]
3、矩陣所有元素求和
from numpy import *
myMatrix = mat([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
a = 10
print(sum(myMatrix))
結果
45
4、矩陣各元素的積
pyfrom numpy import *
myMatrix = mat([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
myMatrix2 = 1.5*ones([3,3])
print(multiply(myMatrix,myMatrix2))
結果
[[ 1.5 3. 4.5]
[ 6. 7.5 9. ]
[10.5 12. 13.5]]
5、矩陣各元素的n次冪
n=2
from numpy import *
myMatrix = mat([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
print(power(myMatrix,2))
結果
[[ 1 4 9]
[16 25 36]
[49 64 81]]
矩陣的乘法:矩陣乘矩陣
from numpy import *
myMatrix1 = mat([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
myMatrix2 = mat([[1], [2], [3]])
print(myMatrix1*myMatrix2)
結果
[[14]
[32]
[50]]
矩陣的轉置
from numpy import *
myMatrix = mat([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
print(myMatrix.T) # 從原矩陣上進行轉置
myMatrix.transpose() # 從原矩陣上進行轉置
print(myMatrix)
結果
[[1 4 7]
[2 5 8]
[3 6 9]]
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
矩陣的其他操作:行列數、切片、複製、比較
from numpy import *
myMatrix = mat([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
m, n = shape(myMatrix)
print("矩陣的行數和列數:%d和%d" % (m, n) )
myscl1 = myMatrix[0]
print("按行切片:", myscl1)
myscl2 = myMatrix.T[0]
print("按列切片:", myscl2)
mycpmat = myMatrix.copy()
print("複製矩陣:", mycpmat)
print("矩陣元素的比較:\n", myMatrix < myMatrix.T)
結果
矩陣的行數和列數:3和3
按行切片: [[1 2 3]]
按列切片: [[1 4 7]]
複製矩陣: [[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
矩陣元素的比較:
[[False True True]
[False False True]
[False False False]]
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