北京低价做网站,网站美工培训学校,太原网站排名优化价格,中文网站建设解决方案python矩阵运算第一次看见Python的运行感觉就让我想起了matlab#xff0c;于是就上网嗖嗖他在矩阵方面的运算如何#xff0c;如果不想安装Matlab那么大的软件#xff0c;而你又只是想计算些矩阵#xff0c;python绝对够用#xff01;尤其在Linux下太方便了Python使用NumPy…python矩阵运算第一次看见Python的运行感觉就让我想起了matlab于是就上网嗖嗖他在矩阵方面的运算如何如果不想安装Matlab那么大的软件而你又只是想计算些矩阵python绝对够用尤其在Linux下太方便了Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作。使用这个包需要导入numpy。SciPy包以NumPy包为基础大大的扩展了numpy的能力。为了使用的方便scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容因此只要导入了scipy不必在单独导入numpy了但是为了明确哪些是numpy中实现的哪些是scipy中实现的本文还是进行了区分。以下默认已经importnumpyasnp以及imporscipyassp下面简要介绍Python和MATLAB处理数学问题的几个不同点。1.MATLAB的基本是矩阵而numpy的基本类型是多为数组把matrix看做是array的子类。2.MATLAB的索引从1开始而numpy从0开始。1.建立矩阵a1np.array([1,2,3],dtypeint)#建立一个一维数组数据类型是int。也可以不指定数据类型使用默认。几乎所有的数组建立函数都可以指定数据类型即dtype的取值。a2np.array([[1,2,3],[2,3,4]])#建立一个二维数组。此处和MATLAB的二维数组(矩阵)的建立有很大差别。同样numpy中也有很多内置的特殊矩阵b1np.zeros((2,3))#生成一个2行3列的全0矩阵。注意参数是一个tuple(2,3)所以有两个括号。完整的形式为zeros(shape,dtype)。相同的结构有ones()建立全1矩阵。empty()建立一个空矩阵使用内存中的随机值来填充这个矩阵。b2identity(n)#建立n*n的单位阵这只能是一个方阵。b3eye(N,MNone,k0)#建立一个对角线是1其余值为0的矩阵用k指定对角线的位置。M默认None。此外numpy中还提供了几个like函数即按照某一个已知的数组的规模(几行几列)建立同样规模的特殊数组。这样的函数有zeros_like()、empty_like()、ones_like()它们的参数均为如此形式zeros_like(a,dtype)其中a是一个已知的数组。c1np.arange(2,3,0.1)#起点终点步长值。含起点值不含终点值。
