numpy矩阵运算（numpy是什么）

本文目录

• numpy是什么
• 矩阵运算小插件有哪些
• Numpy与Panda简介
• Numpy的各种下标操作
• Python中怎样将矩阵的每一个数取整
• python 怎么查看一个矩阵的维数
• cupy或numpy中“数组“与“矩阵“的区别

numpy是什么

numpy是Python的一种开源的数值计算扩展。

这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，该结构也可以用来表示矩阵，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

Numpy是一个用python实现的科学计算，包括：一个强大的N维数组对象Array；比较成熟的（广播）函数库；用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

NumPy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。

Numpy介绍：

1、数据类型。

numpy支持的数据类型比Python内置的类型要多很多，基本上可以和C语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为Python内置的类型。

2、性能。

ndarray在存储数据的时候，数据与数据的地址都是连续的，这样就给使得批量操作数组元素时速度更快。这是因为ndarray中的所有元素的类型都是相同的，而Python列表中的元素类型是任意的，所以ndarray在存储元素时内存可以连续。

而python原生list就只能通过寻址方式找到下一个元素，这虽然也导致了在通用性能方面Numpy的ndarray不及Python原生list，但在科学计算中，Numpy的ndarray就可以省掉很多循环语句，代码使用方面比Python原生list简单的多。

矩阵运算小插件有哪些

该运算小插件有：1、NumPy：一个Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象以及各种用于操作这些数组的函数。Eigen：一个C++模板库，支持矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。Mathway：一款免费的在线数学问题求解器，包括三角函数计算器、微积分计算器、矩阵计算器等。matrix.reshish.com：一个在线矩阵计算器，可以求解线性方程组的所有基本矩阵运算和方法。

Numpy与Panda简介

numpy与pandas较python运行速度较快，pandas是基于numpy,是numpy的升级版本 其消耗资源少，采用的是矩阵运算，会比python自带的字典或者列表快好多 numpy的一些属性： 。 ndim:维度 。 shape：行数和列数 。 size: 元素的个数 import numpy as np array = np.array() #将列表转换为矩阵 print(array) """ array(, ) """ print(’number of dim:’,array.ndim) # 维度 print(’shape :’,array.shape) # 行数和列数 print(’size:’,array.size) # 元素个数 关键字 array:创建数组 dtype:指定数据类型 zeros:创建数据全为0 ones:创建数据全为1 arrange:按指定范围创建数据 linspace：创建线段 a = np.array() #创建数组 print(a) a = np.array(,dtype=np.int) print(a.dtype) 创建全零数组 a = np.zeros((3,4)) """ array(, , ) """ 创建全一数组, 同时也能指定这些特定数据的 dtype: a = np.ones((3,4),dtype = np.int) # 数据为1，3行4列 """ array(, , ) 用 arange 创建连续数组: a = np.arange(10,20,2) # 10-19 的数据，2步长 """ array() """

Numpy的各种下标操作

目录

本文所使用的Numpy版本为： Version: 1.20.3 。基于Python和C++开发的Numpy一般被认为是Python中最好的Matlab替代品，其中最常见的就是各种Numpy矩阵类型的运算。对于矩阵的运算而言，取对轴和元素是至关重要的，这里我们来看看一些常见的Numpy下标取法和标记。

这里我们定义一个4*4的矩阵用于取下标，为了方便理解，这个矩阵中所有的元素都是不一样的：

比如我们想取第一行的所有元素，那么就是x的形式：

在上一个章节中我们提到的取单个元素x，也就是一个tuple的格式，但是如果把这里的tuple格式换成list，所表示的含义和得到的结果是完全不一样的：

这里list格式的id，代表的意思是分别取第二行和第二行的内容，再放到一个完整的矩阵中。如果id设置为，再放到同一个矩阵中，也是一种比较常用的分离式取下标的方法。

在Numpy的下标中，冒号和后置逗号同时出现，表示轴向全取，比如x表示取第一列的所有数据：

虽然上文我们提到，如果下标被定义成一个list格式的话，就表示分别取。但是目前Numpy的实现中还有这样的一个遗留问题，就是使用多维的list格式取下标，会自动将最外层转化成tuple的格式，采用tuple的取法。虽然计算时会给出告警，但是目前来说也需要引起一定的注意。

在Numpy中冒号不与后置逗号同时出现时，表示的含义是从冒号前的元素取值到冒号后的元素，比如x这样的下标，所表示的含义就是对当前轴进行倒序。

虽然在Numpy中有broadcast和expand_dim之类的函数可以对矩阵进行扩维或者是广播，但是更方便的操作是对需要扩展的维度取一个None的下标，比如要把一个(4,4)大小的矩阵扩展成(1,4,4)，那么就对下标取就可以实现：

在高维矩阵中，因为没有了行和列这样的概念，因此需要从轴上去理解相关操作，我们先定义一个简单的三维张量：

常规的操作其实都跟前面章节中介绍二维张量一致，这里我们考虑一种比较特殊的场景。就是如果同样用二维矩阵的取法去取，只是第一条轴每个元素取一个id，比如取第0条轴的元素，那么其实最简单的方案就是在第一个下标的位置加上一个位置元素，这个位置元素用下标id的第一个轴的长度去定义即可：

这篇文章的主要内容是梳理在Numpy中经常用到的各种取下标的操作，包括但不限于取指定轴的所有元素、取指定位置的单个元素、取指定位置的多个元素、扩维以及取未显式给定位置的多个元素等等。比较重要的是在Numpy中tuple的取法和list的取法是代表不一样的含义，并且由于 历史 原因，Numpy中存在一些list取法和numpy.array的取法表示不一致的地方，在本文中进行了总结。

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作者ID：DechinPhy

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Python中怎样将矩阵的每一个数取整

函数没错.错在定义earth的时候.12earth=*n#doesnotworkearth=#work如果想python当中应用矩阵运算.你就需要了解numpy这个库.你可以百度一下"numpy莫烦",莫烦教程有一系列的numpy教学教程.

python 怎么查看一个矩阵的维数

都是复制党，百度知道回答真的质量太低了，真的很心疼，言归正传

利用numpy求矩阵维数：

import numpy # 导入numpy模块，pip list可以查看是否安装了该模块print("数组的维度数目",a1.ndim)

很多人提到了shape函数，这也加上吧

print("数组的维度",a1.shape)

不过这里打印的不是矩阵维数，而是告诉你矩阵维度元祖

比如(28,28,3)，能够看出这是一个3维矩阵，但返回的不是维度

cupy或numpy中“数组“与“矩阵“的区别

cupy和numpy在矩阵和数组的使用上没有区别，在认识/创建层面有一些区别。

在numpy和cupy中，" 数组 "和" 矩阵 "数据类型的区别如下：

（1）numpy中各种函数创建的" 数据类型 "的例子：

（2）numpy中把原始的" 数组转成矩阵 "的唯一方式：

（3）当原始" 数组高于二维时 "，无法转为矩阵：

（4）" 二维数组 "可直接进行各种线性代数的矩阵操作（无需先转为矩阵）：

（5）" 三维及以上数组 "，进行线性代数矩阵运算，结果和低维矩阵一样！