1. 引言

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最近在將一個(gè)算法由matlab轉(zhuǎn)成python，初學(xué)python，很多地方還不熟悉，總體感覺(jué)就是上手容易，實(shí)際上很優(yōu)雅地用python還是蠻難的。目前為止，覺(jué)得就算法仿真研究而言，還是matlab用得特別舒服，可能是比較熟悉的緣故吧。matlab直接集成了很多算法工具箱，函數(shù)查詢、調(diào)用、變量查詢等非常方便，或許以后用久了python也會(huì)感覺(jué)很好用。與python相比，最喜歡的莫過(guò)于可以直接選中某段代碼執(zhí)行了，操作方便，python也可以實(shí)現(xiàn)，就是感覺(jué)不是很方便。

言歸正傳，做算法要用到很多的向量和矩陣運(yùn)算操作，這些嘛在matlab里面已經(jīng)很熟悉了，但用python的時(shí)候需要用一個(gè)查一個(gè)，挺煩的，所以在此稍作總結(jié)，后續(xù)使用過(guò)程中會(huì)根據(jù)使用體驗(yàn)更新。

python的矩陣運(yùn)算主要依賴numpy包，scipy包以numpy為基礎(chǔ)，大大擴(kuò)展了后者的運(yùn)算能力。

2. 創(chuàng)建一般的多維數(shù)組

import numpy as np

a = np.array([1,2,3], dtype=int) # 創(chuàng)建1*3維數(shù)組 array([1,2,3])

type(a) # numpy.ndarray類型

a.shape # 維數(shù)信息(3L,)

a.dtype.name # 'int32'

a.size # 元素個(gè)數(shù)：3

a.itemsize #每個(gè)元素所占用的字節(jié)數(shù)目:4

b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int) # 創(chuàng)建2*3維數(shù)組 array([[1,2,3],[4,5,6]])

b.shape # 維數(shù)信息（2L,3L）

b.size # 元素個(gè)數(shù)：6

b.itemsize # 每個(gè)元素所占用的字節(jié)數(shù)目:4


c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype='int16') # 創(chuàng)建2*3維數(shù)組 array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int16)

c.shape # 維數(shù)信息（2L,3L）

c.size # 元素個(gè)數(shù)：6

c.itemsize # 每個(gè)元素所占用的字節(jié)數(shù)目:2

c.ndim # 維數(shù)

 
d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=complex) # 復(fù)數(shù)二維數(shù)組

d.itemsize # 每個(gè)元素所占用的字節(jié)數(shù)目：16

d.dtype.name # 元素類型：'complex128'

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當(dāng)前題目：python中numpy的矩陣、多維數(shù)組的用法-創(chuàng)新互聯(lián)
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