你还在这里吗？谁知道微信怎么微信有恢复好友功能吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-12 03:27 标签： 微信好友拉黑怎么恢复
扫二维码下载作业帮
1.75亿学生的选择
下载作业帮安装包
扫二维码下载作业帮
1.75亿学生的选择
matlab中怎样使矩阵中的每个数 同时除以一个整数 得到新的矩阵
扫二维码下载作业帮
1.75亿学生的选择
直接除就行了~~~~
直接除即可
为您推荐：
扫描下载二维码python矩阵运算 不断收集整理 - hanahimi - 博客园
python矩阵运算
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：importnumpy as np 以及 import scipy as sp
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
a1=np.array([1,2,3],dtype=int) &#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。
a2=np.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：
b1=np.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。
b2=identity(n) &&#建立n*n的单位阵，这只能是一个方阵。
b3=eye(N,M=None,k=0) &&#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。
c1=np.arange(2,3,0.1) &#起点，终点，步长值。含起点值，不含终点值。
c2=np.linspace(1,4,10) &&#起点，终点，区间内点数。起点终点均包括在内。同理，有logspace()函数
d1=panion(a) &&#伴随矩阵
d2=np.linalg.triu()/tril() &#作用同MATLAB中的同名函数
e1=np.random.rand(3,2) &&#产生一个3行2列的随机数组。同一空间下，有randn()/randint()等多个随机函数
fliplr()/flipud()/rot90() &&#功能类似MATLAB同名函数。
xx=np.roll(x,2) &#roll()是循环移位函数。此调用表示向右循环移动2位。
2.数组的特征信息
先假设已经存在一个N维数组X了，那么可以得到X的一些属性，这些属性可以在输入X和一个.之后，按tab键查看提示。这里明显看到了Python面向对象的特征。
X.flags &&&#数组的存储情况信息。
X.shape &&#结果是一个tuple，返回本数组的行数、列数、&&
X.ndim &&#数组的维数，结果是一个数
X.size &&&#数组中元素的数量
X.itemsize &&#数组中的数据项的所占内存空间大小
X.dtype &&&#数据类型
X.T &&#如果X是矩阵，发挥的是X的转置矩阵
X.trace() &&&#计算X的迹
np.linalg.det(a) &&#返回的是矩阵a的行列式
np.linalg.norm(a,ord=None) &&#计算矩阵a的范数
np.linalg.eig(a) &&#矩阵a的特征值和特征向量
np.linalg.cond(a,p=None) &&#矩阵a的条件数
np.linalg.inv(a) &&#矩阵a的逆矩阵
3.矩阵分解
常见的矩阵分解函数，numpy.linalg均已经提供。比如cholesky()/qr()/svd()/lu()/schur()等。某些为了方便计算或者针对不同的特殊情况，还给出了多种调用形式，以便得到最佳结果。
4.矩阵运算
np.dot(a,b)用来计算数组的点积；vdot(a,b)专门计算矢量的点积，和dot()的区别在于对complex数据类型的处理不一样；innner(a,b)用来计算内积；outer(a,b)计算外积。
专门处理矩阵的数学函数在numpy的子包linalg中定义。比如np.linalg.logm(A)计算矩阵A的对数。可见，这个处理和MATLAB是类似的，使用一个m后缀表示是矩阵的运算。在这个空间内可以使用的有cosm()/sinm()/signm()/sqrtm()等。其中常规exp()对应有三种矩阵形式：expm()使用Pade近似算法、expm2()使用特征值分析算法、expm3()使用泰勒级数算法。在numpy中，也有一个计算矩阵的函数：funm(A,func)。
numpy中的数组索引形式和Python是一致的。如：
x=np.arange(10)
print x[2] &&#单个元素，从前往后正向索引。注意下标是从0开始的。
print x[-2] &&#从后往前索引。最后一个元素的下标是-1
print x[2:5] &&#多个元素，左闭右开，默认步长值是1
print x[:-7] &&#多个元素，从后向前，制定了结束的位置，使用默认步长值
print x[1:7:2] &&#指定步长值
x.shape=(2,5) &&#x的shape属性被重新赋值，要求就是元素个数不变。2*5=10
print x[1,3] &&#二维数组索引单个元素，第2行第4列的那个元素
print x[0] &&#第一行所有的元素
y=np.arange(35).reshape(5,7) &&#reshape()函数用于改变数组的维度
print y[1:5:2,::2] &&#选择二维数组中的某些符合条件的元素MachineLearningInAction（14）
a.sum(axis = 1),即是求矩阵a每一行的元素之和，得到的矩阵为m行1列
意思是针对矩阵a中的每个元素，求其k次方，得到的矩阵依旧为m行n列
在python用import或者from...import来导入相应的模块。模块其实就是一些函数和类的集合文件，它能实现一些相应的功能，当我们需要使用这些功能的时候，直接把相应的模块导入到我们的程序中，我们就可以使用了。这类似于C语言中的include头文件，Python中我们用import导入我们需要的模块。
import numpy
a = array([1,2]),报错import numpy了之后为什么不能直接使用array（）呢？
a = numpy.array([1,3]);正确
from numpy import *
a = array([1,2]);正确from。。。了之后就可以直接使用了呢？
import numpy as np
a = array([1,2]);正确
argsort(),对一个数组进行生序排序，排序完成返回的是元素在原数组中的索引
# ascending
numpy.argsort(x)
# descending&&
numpy.argsort(-x)
参考知识库
* 以上用户言论只代表其个人观点，不代表CSDN网站的观点或立场
访问：150703次
积分：4764
积分：4764
排名：第5064名
原创：315篇
转载：168篇
(1)(67)(104)(2)(37)(26)(27)(36)(19)(11)(6)(28)(11)(30)(18)(2)(12)(26)(2)(2)(3)(2)(11)扫二维码下载作业帮
1.75亿学生的选择
下载作业帮安装包
扫二维码下载作业帮
1.75亿学生的选择
python中矩阵如何取矩阵元素
qfexpbb042
扫二维码下载作业帮
1.75亿学生的选择
不能直接回答你的问题,不过我知道numpy这个工具具有强大的矩阵操作功能.
为您推荐：
其他类似问题
扫描下载二维码

我要回帖

更多关于 微信好友拉黑怎么恢复 的文章

 

随机推荐