Numpy矩阵、数组操作（MATLAB转Python）

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* C2 z5 ~+ r2 @* x* L* y+ ~MATLAB和Python都是解释性语言，如何将代码从MATLAB转换为Python呢，这就需要numpy了。
* j; ~) s* z2 u# e
6 i& l; q: T2 }5 u9 _- FNumPy是一个关于矩阵运算的库，熟悉Matlab的都应该清楚，这个库就是让python能够进行矩阵话的操作，而不用去写循环操作。

下面对numpy中的操作进行总结。
. J  F* R( x% R! _* o  \1 P  Jnumpy包含两种基本的数据类型：数组和矩阵。
4 `, e' `# z1 T. @
9 S- {' a' W) x* B+ r8 t

• >>> from numpy import *
• >>> a1=array([1,1,1])    #定义一个数组
• >>> a2=array([2,2,2])
• >>> a1+a2                #对于元素相加
• array([3, 3, 3])
• >>> a1*2                 #乘一个数
• array([2, 2, 2])
• ##
• >>> a1=array([1,2,3])
• >>> a1
• array([1, 2, 3])
• >>> a1**3              #表示对数组中的每个数做平方
• array([ 1,  8, 27])
• ##取值，注意的是它是以0为开始坐标，不matlab不同
• >>> a1[1]
• 2
• ##定义多维数组
• >>> a3=array([[1,2,3],[4,5,6]])
• >>> a3
• array([[1, 2, 3],
•        [4, 5, 6]])
• >>> a3[0]             #取出第一行的数据
• array([1, 2, 3])
• >>> a3[0,0]           #第一行第一个数据
• 1
• >>> a3[0][0]          #也可用这种方式
• 1
• ##数组点乘，相当于matlab点乘操作
• >>> a1=array([1,2,3])
• >>> a2=array([4,5,6])
• >>> a1*a2
• array([ 4, 10, 18])
  

  

- m, k% M5 B" n% ?数组创建：

• import numpy as np
• a = np.zeros((2,2))  # Create an array of all zeros
• print a              # Prints "[[ 0.  0.]
•                      #          [ 0.  0.]]"
• b = np.ones((1,2))   # Create an array of all ones
• print b              # Prints "[[ 1.  1.]]"
• c = np.full((2,2), 7) # Create a constant array
• print c               # Prints "[[ 7.  7.]
•                       #          [ 7.  7.]]"
• d = np.eye(2)        # Create a 2x2 identity matrix
• print d              # Prints "[[ 1.  0.]
•                      #          [ 0.  1.]]"
• e = np.random.random((2,2)) # Create an array filled with random values
• print e                     # Might print "[[ 0.91940167  0.08143941]
•                             #               [ 0.68744134  0.87236687]]"
  # p* e% t) ^% F# }6 g5 P

     
$ O% `2 ?+ b5 X; ]
数组对象的属性：
* Y( O+ R4 R5 Z3 b" c7 {1 u
4 }' A2 {2 T- m. Y# T
6 @9 d9 Y& }' X6 q  o
数组对象的方法：
; J+ u- l& D# `3 Z

  Q4 q- W; {, k0 V

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Numpy矩阵、数组操作（MATLAB转Python）