[转载] python中numpy库的使用举例

参考链接： Python Numpy

1、矩阵的创建

1.1 利用np.array()创建一个矩阵，注意array()里面是一个python列表或者元组

1.2 利用np.zeros()创建矩阵

1.3 利用np.ones()创建矩阵

1.4 利用np.arange()创建矩阵

1.5 利用np.linspace()创建矩阵

np.linspace()的作用和np.arange()类似，但是略有不同

np.arange(begin, end, step)中指定起始区间，和步长，np.linspace(begin, end, num)中指定起始起始区间和需要取的数字。

2 矩阵的基本属性

2.1 导入numpy库

2.2、python下numpy元素的类型

2.3 ndarray.ndim 函数，求解矩阵的维数

2.4 ndarray.shape 函数，求解矩阵的规模

2.5 ndarray.size 函数，返回矩阵元素的个数，等于ndarray.shape元素之积

2.6 ndarray.dtype 函数，返回矩阵中元素的类型

类型可以是自己创建的类型或者是标准的python类型，在Numpy中也有自己的类型，有numpy.int32, numpy.int16, numpy.float64等等类型

2.7 ndarray.itemsize函数，返回矩阵中每个元素所占的字节数

如同C语言中的sizeof(int)所占4个字节，ndarray.dtype表示当前元素的类型为int32,因此占32/8=4个字节

2.8 ndarray.data 返回矩阵在内存中的具体信息

3、矩阵的基本运算

3.1 矩阵的加法、减法和数乘

3.2 数组索引

Numpy数组每个元素，每行元素，每列元素都可以用索引访问。

3.3 数组的拷贝

数组的拷贝分浅拷贝和深拷贝两种，浅拷贝通过数组变量的赋值完成，深拷贝使用数组对象的copy方法。

浅拷贝只拷贝数组的引用，如果对拷贝进行修改，源数组也将修改。如下：

深拷贝会复制一份和源数组一样的数组，新数组与源数组会存放在不同内存位置，因此对新数组的修改不会影响源数组。如下：

4、Numpy线性代数相关函数

4.1 numpy.dot()

此函数返回两个数组的点积。对于二维向量，其等效于矩阵乘法。对于一维数组，它是向量的内积。对于 N 维数组，它是a的最后一个轴上的和与b的倒数第二个轴的乘积

4.2 numpy.vdot()

此函数返回两个向量的点积。如果第一个参数是复数，那么它的共轭复数会用于计算。如果参数id是多维数组，它会被展开。

4.3 numpy.inner()

此函数返回一维数组的向量内积。对于更高的维度，它返回最后一个轴上的和的乘积。

4.4 numpy.matmul()

函数返回两个数组的矩阵乘积。虽然它返回二维数组的正常乘积，但如果任一参数的维数大于2，则将其视为存在于最后两个索引的矩阵的栈，并进行相应广播。另一方面，如果任一参数是一维数组，则通过在其维度上附加 1 来将其提升为矩阵，并在乘法之后被去除。

4.5 numpy.linalg.det()

行列式在线性代数中是非常有用的值。它从方阵的对角元素计算。对于 2×2 矩阵，它是左上和右下元素的乘积与其他两个的乘积的差

4.6 numpy.linalg.solve()

该函数给出了矩阵形式的线性方程的解。

可表示为AX=B 即求X=A^(-1)B 逆矩阵可以用numpy.linalg.inv()函数来求

注意：*执行的是点乘，对应点相乘，而dot是矩阵乘法

计算线性方程的解

更详细的可参见https://blog.csdn.net/xjl271314/article/details/80409034

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