Python numpy中矩阵的基本用法汇总

Python矩阵的基本用法

mat（）函数将目标数据的类型转化成矩阵（matrix）

1，mat()函数和array()函数的区别

Numpy函数库中存在两种不同的数据类型（矩阵matrix和数组array），都可以用于处理行列表示的数字元素，虽然他们看起来很相似，但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果，其中Numpy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价。

直接看一个例子：

import numpy as np a = np.mat('1 3;5 7')b = np.mat([[1,2],[3,4]])print(a)print(b)print(type(a))print(type(b))c = np.array([[1,3],[4,5]])print(c)print(type(c))

结果：

[[1 3]
 [5 7]]
[[1 2]
 [3 4]]
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
[[1 3]
 [4 5]]
<class 'numpy.ndarray'>

首先，mat() 函数与array()函数生成矩阵所需的数据格式有区别，mat()函数中数据可以为字符串以分号（;）分割或者为列表形式以逗号（，）分割，而array()函数中数据只能为后者形式。

其次，两者的类型不同，用mat函数转换为矩阵后才能进行一些线性代数的操作。

from numpy import * # 构建一个4*4的随机数组array_1 = random.rand(4,4)print(array_1)print(type(array_1))'''[[0.12681561 0.26644355 0.03582107 0.71475804] [0.01380711 0.85308305 0.37838406 0.83663897] [0.20034209 0.5736587 0.56692541 0.64008518] [0.97780979 0.129229 0.37688616 0.55341492]]  <class 'numpy.ndarray'> '''# 使用mat函数将数组转化为矩阵matrix_1 = mat(array_1)print(matrix_1)print(type(matrix_1))'''[[0.32538457 0.60674013 0.68625186 0.58957989] [0.26465813 0.93378939 0.12944934 0.95064032] [0.65683256 0.01352025 0.11932895 0.9361348 ] [0.11667241 0.16077876 0.50904118 0.44128675]] <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>'''

 2，mat()函数创建常见的矩阵

import numpy as np # 创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型（3,3）data1 = np.mat(np.zeros((3,3)))print(data1)'''[[0. 0. 0.] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] '''# 创建一个2*4的1矩阵，默认是浮点型的数据，如果需要时int，可以使用dtype=intdata2 = np.mat(np.ones((2,4)))print(data2)'''[[1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1.]]''' # 这里使用numpy的random模块# random.rand(2,2)创建的是一个二维数组，但是需要将其转化为matrixdata3 = np.mat(np.random.rand(2,2))print(data3)'''[[0.62002668 0.55292404] [0.53018371 0.1548954 ]]''' # 生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵，如果需要指定下界可以多加一个参数data4 = np.mat(np.random.randint(10,size=(3,3)))print(data4)'''[[0 4 1] [7 9 9] [9 0 4]]''' # 产生一个2-8之间的随机整数矩阵data5 = np.mat(np.random.randint(2,8,size=(2,5)))print(data5)'''[[4 6 3 3 4] [4 3 3 3 6]]''' # 产生一个2*2的对角矩阵data6 = np.mat(np.eye(2,2,dtype=int))print(data6)'''[[1 0] [0 1]]'''# 生成一个对角线为1,2,3的对角矩阵a1 = [1,2,3]a2 = np.mat(np.diag(a1))print(a2)'''[[1 0 0] [0 2 0] [0 0 3]]'''