python數組與矩陣操作（Python中的矩陣）

本文目錄一覽：

• 1、Numpy array數組的常見運算
• 2、對Python中數組的幾種使用方法總結
• 3、最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些
• 4、python 怎麼實現矩陣運算

Numpy array數組的常見運算

Numpy是Python最流行的數學計算庫之一，它 支持多維數組與矩陣的各種運算。在Numpy庫中ndarray對象是其核心，它支持任意維度的數組（向量），所有的運算都是以array為基礎展開的。此外，在 Numpy的 矩陣mat是array的一個子集，也就是二維的數組。

下面我們來看一下array的基本運算。

NumPy數組在與數值進行運算時，具有廣播特性。也就是說，數組中的每個元素都會進行同樣的運算，這些運算包括“+、-、*、/、**、、|、^”等。

例如：array([1,2,3,4,5])*2 相當於array([1*2,2*2,3*2,4*2,5*2]), 代碼示例如下。

對於維度相同的兩個數組，將按照元素逐項進行運算。以‘*’為例：

已知

那麼：

代碼示例如下

對於維度不同的兩個數組，則會進行廣播運算, 例如

那麼

我們知道對於向量

那麼a與b的點積為：

在Numpy中，一維數組的點積（dot）和內積(inner)是相同的。但是對於多維數組來說，則有差別。inner運算中，可以將數組最後一個維度(行)視為向量，兩個數組的內積就是逐項對這些向量的內積。而dot運算則是前一個數組雨後一個數組轉置後的結果，即inner(a,b.T).

以上代碼在Python 3.7中運行通過。

對Python中數組的幾種使用方法總結

對Python中數組的幾種使用方法總結

今天小編就為大家分享一篇對Python中數組的幾種使用方法總結，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

二維數組的初始化

matirx_done = [[0 for i in range(0, len(matirx))]for j in range(0, len(matirx[0]))]

就將其初始化為一個與matrix相同大小的元素全為 0 的矩陣

數組的多級排序

在數組 idea_collect = [[3, 1, 2], [3, 2, 1], [3, 2, 2], [3, 1, 1]] 中, 先按照第二項排列, 再按照第三項倒序排列 可寫為:

idea_collect.sort(key=lambda x: (x[1], -x[2]))

其中, x[1] 代表第二項正序排列, -x[2] 代表第三項倒序排列

排列結果為 [[3, 1, 2], [3, 1, 1], [3, 2, 2], [3, 2, 1]]

在一個 class 中多個函數不傳參使用同一個數組

如例所示:

class Partition:

def __init__(self):

self.num_complete = []

def partition(self, num, start, end):

self.num_compelete = num

def partition_core(self):

del self.num_compelete[0]

其中,self.num_compelete就是 class 中兩個函數同時可以直接調用的數組, 不過最好先在def __init__中聲明這個數組

以上這篇對Python中數組的幾種使用方法總結就是小編分享給大家的全部內容了

最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些

1、Pandas：是一個Python包，旨在通過“標記”和“關係”數據進行工作，簡單直觀。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化，是數據整理的完美工具。

2、Numpy：是專門為Python中科學計算而設計的軟件集合，它為Python中的n維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化，可以改善性能，從而加快執行速度。

3、SciPy：是一個工程和科學軟件庫，包含線性代數，優化，集成和統計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，通過其特定子模塊提供有效的數值例程，並作為數字積分、優化和其他例程。

4、Matplotlib：為輕鬆生成簡單而強大的可視化而量身定製，它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。

5、Seaborn：主要關注統計模型的可視化(包括熱圖)，Seaborn高度依賴於Matplotlib。

6、Bokeh：獨立於Matplotlib，主要焦點是交互性，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔的風格呈現。

7、Plotly：是一個基於Web用於構建可視化的工具箱，提供API給一些編程語言(Python在內)。

8、Scikits：是Scikits

Stack額外的軟件包，專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計。它建立在SciPy之上，中集成了有質量的代碼和良好的文檔、簡單易用並且十分高效，是使用Python進行機器學習的實際行業標準。

9、Theano：是一個Python軟件包，它定義了與NumPy類似的多維數組，以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現在所有架構上的高效運行。

10、TensorFlow：是數據流圖計算的開源庫，旨在滿足谷歌對訓練神經網絡的高需求，並且是基於神經網絡的機器學習系統DistBelief的繼任者，可以在大型數據集上快速訓練神經網絡。

11、Keras：是一個用Python編寫的開源的庫，用於在高層的接口上構建神經網絡。它簡單易懂，具有高級可擴展性。

12、NLTK：主要用於符號學和統計學自然語言處理(NLP) 的常見任務，旨在促進NLP及相關領域(語言學，認知科學人工智能等)的教學和研究。

13、Gensim：是一個用於Python的開源庫，為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設計，不僅可以進行內存處理，還可以通過廣泛使用NumPy數據結構和SciPy操作來獲得更高的效率。

python 怎麼實現矩陣運算

1.numpy的導入和使用

data1=mat(zeros((

)))

#創建一個3*3的零矩陣，矩陣這裡zeros函數的參數是一個tuple類型(3,3)

data2=mat(ones((

)))

#創建一個2*4的1矩陣，默認是浮點型的數據，如果需要時int類型，可以使用dtype=int

data3=mat(random.rand(

))

#這裡的random模塊使用的是numpy中的random模塊，random.rand(2,2)創建的是一個二維數組，需要將其轉換成#matrix

data4=mat(random.randint(

10

,size=(

)))

#生成一個3*3的0-10之間的隨機整數矩陣，如果需要指定下界則可以多加一個參數

data5=mat(random.randint(

,size=(

))

#產生一個2-8之間的隨機整數矩陣

data6=mat(eye(

,dtype=

int

))

#產生一個2*2的對角矩陣

a1=[

]; a2=mat(diag(a1))

#生成一個對角線為1、2、3的對角矩陣