python常用公式

2024-05-04 14:19:03

1. f = np.poly1d(seita)：

构造函数，其中以seita为参数，返回一个函数

2. np.mat(param)：

建一个list或是array或是其它的转化成一个矩阵

3. array.reshape(m,n):

将一个array数组重塑成一个m行n列的数组
注：这里的array需要用你的具体变量名来替换
并非指的是numpy.array

4. np.column_stack((矩阵 A，矩阵B))

将矩阵B按列合并到矩阵A中，要求，B的行数 = A的行数
e.g.：
A = [ 1 2 3 3 4 5 4 5 6 5 6 7 ] A = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3\\ 3 & 4 &5\\ 4&5&6\\5&6&7 \\ \end{bmatrix} A=⎣⎢⎢⎡134524563567⎦⎥⎥⎤
B = [ 10 20 30 40 40 50 50 60 ] B = \begin{bmatrix} 10 & 20\\ 30 & 40\\ 40&50\\50&60\\ \end{bmatrix} B=⎣⎢⎢⎡1030405020405060⎦⎥⎥⎤
R e s = [ 1 2 3 10 20 3 4 5 30 40 4 5 6 40 50 5 6 7 50 60 ] Res = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3&10&20\\ 3 & 4 &5&30&40\\ 4&5&6&40&50\\5&6&7&50&60\\ \end{bmatrix} Res=⎣⎢⎢⎡1345245635671030405020405060⎦⎥⎥⎤

5. np.insert()

numpy.insert(arr, obj, values, axis=None)
param介绍：

arr（array）被插入入矩阵
obj（int）插入在第几行/列之前
values（array）要插入的矩阵
axis（int）作为某一行(0)还是列(1)插入到arr中
函数：将向量插入某一行或列，返回一个插入向量后的数组。

6. numpy.linalg.det(数组 A)：

要求A满足方阵要求：行数 == 列数

7. np.linalg.inv(数组 A)：

对矩阵A求逆

8. 矩阵与向量相除

1）

# A = [n*k], B = [k],
# A/B <=> A 的第i列除B的第i个
B = np.array([20,40,50,100])
A = np. array([1,1,1,1,2,2,2,2]).reshape(2,4)
print(A)
print(B)
print(A/B)

result：

2）

# A = [n*k], B = [k],
# B/A <=> B先复制自己，形成n个行向量，组成n*k的矩阵，再对应项相除
B = np.array([20,40,50,100])
A = np. array([1,1,1,1,2,2,2,2]).reshape(2,4)
print(A)
print(B)
print(B/A)

9. numpy.dot(np.array A, np.array B):

返回的是矩阵乘法得到的： A ∗ B A*B A∗B
所以A, B要满足矩阵乘法的要求：
if A ∈ R a ∗ b , B ∈ R c ∗ d A\in R^{a*b}, B\in R^{c*d} A∈Ra∗b,B∈Rc∗d, then b==c.

10. np.sum(A, axis)

这里A如果是矩阵：
当axis为0时,将每一列的元素相加,将矩阵变成为一行向量
当axis为1时,将每一行的元素相加,将矩阵变成为一列向量

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