MATLAB与Python numpy矩阵操作对应表
背景
NumPy和Matlab不一样,对于多维数组的运算,缺省情况下并不使用矩阵运算,可以调用相应的函数对数组进行矩阵运算。或者使用numpy库提供了的matrix类,用matrix类创建的是矩阵对象,它们的加减乘除运算缺省采用矩阵方式计算,用法和matlab十分类似。不过一般用户很容易将NumPy中同时存在的ndarray和matrix对象弄混,一般不建议在大程序中使用。下面简单介绍python的多维数组怎么进行常用的矩阵运算,以及对应的matlab写法。
对应表
用法 | MATLAB | Python | 说明 |
---|---|---|---|
乘法 | A*B | A.dot(B) | |
点乘 | A.*B | A*B | |
计算X满足指定条件的元素个数 | numel(X) | X.size | |
返回矩阵X的行数 | size(X, 1) | X.shape[0] | |
返回矩阵X的列数 | size(X, 2) | X.shape[1] | |
共轭转置 | X’ | X.conj().T | |
转置 | X.’ | X.T | |
数组X的1至5行的所有列的元素 | X(1:5, :) | X[0:5, :] | |
数组X的1至行中的4至7列元素 | X(1:2, 4:7) | X[0:2][:, 3:7] | |
以X的内容堆叠在(MxN)的矩阵B中 | repmat(X, 2, 3) | np.tile(X, (2, 3)) | X是一个3x4x5的矩阵,有B = repmat(A,2,3)则最后的矩阵是6x12x5 |
水平组合 | [a b] or [a, b] | np.hstack((a,b)) | |
垂直组合 | [a; b] | np.vstack((a,b)) | |
产生一个M*N的矩阵 | ones(M,N) | np.ones((M,N)) |
博主这里总结列举了一些常用的操作,后期遇到别的还会继续更新。
今天发现一篇更详细的博客,大家可以参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9eb617490102wsj7.html
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