用python做科学计算用的基础知识
1、导入基本函数库
import numpy as np
2、获取矩阵元素字节数
1 a=np.array([1,2,3],dtype=np.float32)
2 a.itemsize
output: 4
3、获取数组维数A.shape
例如
1 a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]);
2
3 a.shape
4
5 output:(2,3)
4、选取某一行或某一列元素,
注意numpy中数组起始坐标是0开始的,跟matlab中有区别。matlab中是从1开始的。
python中列表[start,end,step],有开始数、终止数、步长;而matlab中是[start:step:end]。
a[:,0],选取第一列
a[0,:],选取第一行
5、numpy中数组赋值时,如果没有超过原始数组维数时,只将引用赋值,而不是复制赋值。
如果想要进行复制,需要使用函数B=A.copy(),与matlab有区别例如:
1 import numpy as np
2 b=np.ones((3,3))
3 c=b;
4 print 'b\n',b
5 print 'c:\n',c
6 c[0,0]=12;
7 print 'b\n',b
8 print 'c:\n',c
9
10 b
11 [[ 1. 1. 1.]
12 [ 1. 1. 1.]
13 [ 1. 1. 1.]]
14 c:
15 [[ 1. 1. 1.]
16 [ 1. 1. 1.]
17 [ 1. 1. 1.]]
18 b
19 [[ 12. 1. 1.]
20 [ 1. 1. 1.]
21 [ 1. 1. 1.]]
22 c:
23 [[ 12. 1. 1.]
24 [ 1. 1. 1.]
25 [ 1. 1. 1.]]
6、 2维矩阵matrix,python中matrix只能是二维的。
简单应用,矩阵乘
1 a=np.matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]);
2 b=np.matrix([[1],[0],[0]]);
3 a*b
4 matrix([[1],
5 [4],
6 [7]])
也可以使用数组点积表示:
1 A=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
2 x=np.array([[1],[0],[0]])
3 A.dot(x)
4 array([[1],
5 [4],
6 [7]])
7、当需要将数组转换成矩阵时,要使用np.matrix(A)
例如
1 a=np.ones((3,3));
2
3 b=np.ones((3,1));
4
5 np.matrix(a)*b
6
7 matrix([[ 3.],
8 [ 3.],
9 [ 3.]])
8、深度复制,对于列表、元组、字典想要复制,需要使用copy模块里deepcopy函数
例如:
import copy as cp
a=[[1,2,3],[4,5,6]];
b=cp.deepcopy(a);
a[1][1]=12;
print a
print b
9、array是元素与元素之间的运算
matrices是服从线性代数运算法则
通过dot来更改运算方式
x=np.ones((2,4));
y=np.ones((4,2));
print np.dot(x,y)
[[ 4. 4.]
[ 4. 4.]]
array数据类型转换成matrix类型,需要使用Z=asmatrix(A)或Z=mat(A)
a=array([1,2,3]);
a*a
a=np.array([1,2,3]);
a*a
array([1, 4, 9])
10、type、dtype、shape用法
type用来说明数据类型type(A)
dtype是用来指示array数据类型A.dtype
shape用来说明array的大小,A.shape