numpy 对矩阵，数组的操作

1.对矩阵每个元素求绝对值

np.abs(W)

2.对矩阵转置，假设我们矩阵A是四维的3*4*32*64，经过以下转置

A=A.transpose(3,2,0,1)

然后A就变成64*32*3*4的矩阵了

3.矩阵求和，求平方

temp=np.sum(A,(a,b...))

将矩阵中每个元素变为其平方数 temp**2

以下给个例子

可以看出np.sum()的第二个参数是指对矩阵的哪几个维度进行求和

4.对数组进行排序，并返回数组的索引

index_del=np.argsort(temp)

5,以下介绍一组矩阵操作

(1)返回矩阵a中小于某一个阈值的的bool矩阵

(2)将矩阵a小于某一阈值的数全部赋值为0

(3)返回矩阵a中元素不等于0的values

(4)返回矩阵中元素不为0的索引列表

示例如下：

(5)若想把不为0的元素全部赋值为1，可用以下语句

6.一维数组转置

首先明白一维数组是无法转置的，或者说一维数组转置后还是一维数组

所以要先把一维数组转变为二维数组。

你可能想以下面这种方式把一位数组a转为二维数组

b=[a]

实际上这是不可行的，因为，这样生成的b是一个list，里面存放的元素是原来的一维数组a

因此需要以下面这种方式进行：

7.给矩阵添加一行或者一列

(1)

该方法只能将两个矩阵合并
注意要合并的两矩阵的行列关系

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b = np.array([[0,0,0]])
c = np.r_[a,b]
d = np.c_[a,b.T]
print c
print d

[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]
[0 0 0]]

[[1 2 3 0]
[4 5 6 0]
[7 8 9 0]]

(2)

这种是将一个集合插入到一个矩阵中，对于b可以是列表或元组，它仅仅提供要插入的值，但个数要对
np.insert的第二个参数是插入的位置，axis用来控制是插入行还是列，可见该方法非常灵活！

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b = np.array([[0,0,0]])
c = np.insert(a, 0, values=b, axis=0)
d = np.insert(a, 0, values=b, axis=1)
print c
print d

[[0 0 0]
[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]

[[0 1 2 3]
[0 4 5 6]
[0 7 8 9]]

(3)

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b = np.array([[0,0,0]])
c = np.row_stack((a,b))
d = np.column_stack((a,b.T))

与方法一效果完全相同

8.将矩阵a展成一维

a.flatten()

9.numpy切片操作

假如a是一个(3,3,8)维度的一个矩阵，我想获取第三维度的某一个值，可以这样解决

temp=a[:,:,0]

举例，我想每次获取a的第三维度一个切片，然后再将这个切片插入到b(初始大小为3*3*0),可以按照以下方式进行

10.numpy数据类型转换

arr2.astype(np.int32)

11.numpy矩阵求平均值，求和

np.mean(),np.sum()

12numpy矩阵相应元素相乘

np.multiply(A,B)

矩阵相乘 np.dot(A,B)

矩阵求逆 np.linalg.inv

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