numpy矩阵的基础操作2

import numpy as npa = np.arange(15)  #生成0到15的数组print (a)b= a.reshape(3,5)  #生成3行5列的矩阵print (b)

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14][[ 0  1  2  3  4] [ 5  6  7  8  9] [10 11 12 13 14]]

b.ndim #维度

2

b.size #多少个元素

15

b.dtype.name #矩阵元素的数据类型

'int32'

np.zeros((3,4)) #创造一个全0的3行4列的数组

array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],       [ 0.,  0.,  0.,  0.],       [ 0.,  0.,  0.,  0.]])

np.ones((3,4),dtype=np.float)  #可以指定数据类型为浮点型

array([[ 1.,  1.,  1.,  1.],       [ 1.,  1.,  1.,  1.],       [ 1.,  1.,  1.,  1.]])

np.arange(5,30,5) #从5到30，梯度为5

array([ 5, 10, 15, 20, 25])

np.random.random((3,4))#调用random模块的random方法，创造一个0到1之间的随机数组，3行4列

array([[ 0.99838298,  0.11686997,  0.74930132,  0.79005631],       [ 0.11098183,  0.58471538,  0.81482369,  0.83168859],       [ 0.27700496,  0.97946057,  0.40178386,  0.4373374 ]])

from numpy import pi #引入3.1415926a = np.linspace(0,2*pi,5)#从0到2*pi之间取5个值print (a)

[ 0.          1.57079633  3.14159265  4.71238898  6.28318531]

np.sin(a)

array([  0.00000000e+00,   1.00000000e+00,   1.22464680e-16,        -1.00000000e+00,  -2.44929360e-16])

a = np.array([10,10,10,10])b = np.arange(4)print (a)print (b)print (a-b)print (a**2) #每一个元素求指数print (a*b)  #数据的对应位置的相乘

[10 10 10 10][0 1 2 3][10  9  8  7][100 100 100 100][ 0 10 20 30]

a = np.array([[1,2],[3,4]])b = np.array([[1,2],[3,4]])print (a.dot(b))  #矩阵的相乘print (np.dot(a,b))

[[ 7 10] [15 22]][[ 7 10] [15 22]]