Python中矩阵和Numpy数组的示例分析
小编给大家分享一下Python中矩阵和Numpy数组的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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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：
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 list for row in A: column.append(row[2]) print("3rd column =", column)当运行程序时，输出为：
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。
NumPy提供数字的多维数组(实际上是一个对象)。
例 ：
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) print(a) # 输出: [1, 2, 3] print(type(a)) # 输出:
NumPy的数组类称为ndarray。
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 np A = 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：
3.2 零和一的数组
import numpy as np zeors_array = np.zeros( (2, 3) ) print(zeors_array) ones_array = np.ones( (1, 5), dtype=np.int32 ) // dtype print(ones_array) # 输出: [[1 1 1 1 1]]
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 np A = np.arange(4) print('A =', A) B = np.arange(12).reshape(2, 6) print('B =', B) 
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 np A = 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)
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 np A = np.array([[3, 6, 7], [5, -3, 0]]) B = np.array([[1, 1], [2, 1], [3, -3]]) C = A.dot(B) print(C)
矩阵转置
使用numpy.transpose计算矩阵的转置。
import numpy as np A = np.array([[1, 1], [2, 1], [3, -3]]) print(A.transpose())
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 np A = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) print("A[0] =", A[0]) # First element print("A[2] =", A[2]) # Third element print("A[-1] =", A[-1]) # Last element运行该程序时，输出为：
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 np A = np.array([[1, 4, 5, 12], [-5, 8, 9, 0], [-6, 7, 11, 19]]) # First element of first row print("A[0][0] =", A[0][0]) # Third element of second row print("A[1][2] =", A[1][2]) # Last element of last row print("A[-1][-1] =", A[-1][-1])当运行程序时，输出将是：
2. 访问矩阵的行
import numpy as np A = np.array([[1, 4, 5, 12], [-5, 8, 9, 0], [-6, 7, 11, 19]]) print("A[0] =", A[0]) # First Row print("A[2] =", A[2]) # Third Row print("A[-1] =", A[-1]) # Last Row (3rd row in this case)当运行程序时，输出将是：
3. 访问矩阵的列
import numpy as np A = np.array([[1, 4, 5, 12], [-5, 8, 9, 0], [-6, 7, 11, 19]]) print("A[:,0] =",A[:,0]) # First Column print("A[:,3] =", A[:,3]) # Fourth Column print("A[:,-1] =", A[:,-1]) # Last Column (4th column in this case)当运行程序时，输出将是：
注：
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。
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