Numpy矩阵、数组操作（MATLAB转Python）

uqHZau · 发表于 2020-11-12 15:30

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本帖最后由 uqHZau 于 2020-11-12 15:44 编辑

MATLAB和Python都是解释性语言，如何将代码从MATLAB转换为Python呢，这就需要numpy了。

NumPy是一个关于矩阵运算的库，熟悉Matlab的都应该清楚，这个库就是让python能够进行矩阵话的操作，而不用去写循环操作。

下面对numpy中的操作进行总结。
numpy包含两种基本的数据类型：数组和矩阵。

>>> from numpy import *
>>> a1=array([1,1,1]) #定义一个数组
>>> a2=array([2,2,2])
>>> a1+a2 #对于元素相加
array([3, 3, 3])
>>> a1*2 #乘一个数
array([2, 2, 2])
##
>>> a1=array([1,2,3])
>>> a1
array([1, 2, 3])
>>> a1**3 #表示对数组中的每个数做平方
array([ 1, 8, 27])
##取值，注意的是它是以0为开始坐标，不matlab不同
>>> a1[1]
2
##定义多维数组
>>> a3=array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a3
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> a3[0] #取出第一行的数据
array([1, 2, 3])
>>> a3[0,0] #第一行第一个数据
1
>>> a3[0][0] #也可用这种方式
1
##数组点乘，相当于matlab点乘操作
>>> a1=array([1,2,3])
>>> a2=array([4,5,6])
>>> a1*a2
array([ 4, 10, 18])
5 [& H# J, U' j6 D# O1 L

数组创建：

import numpy as np
a = np.zeros((2,2)) # Create an array of all zeros
print a # Prints "[[ 0. 0.]
# [ 0. 0.]]"
b = np.ones((1,2)) # Create an array of all ones
print b # Prints "[[ 1. 1.]]"
c = np.full((2,2), 7) # Create a constant array
print c # Prints "[[ 7. 7.]
# [ 7. 7.]]"
d = np.eye(2) # Create a 2x2 identity matrix
print d # Prints "[[ 1. 0.]
# [ 0. 1.]]"
e = np.random.random((2,2)) # Create an array filled with random values
print e # Might print "[[ 0.91940167 0.08143941]
# [ 0.68744134 0.87236687]]"
( s5 J. M+ ^# p/ h: y

数组对象的属性：

数组对象的方法：

xiaogegepcb · 发表于 2020-11-12 15:58

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