Numpy

在肇東等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供做網(wǎng)站、網(wǎng)站制作 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需設(shè)計(jì),公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站建設(shè),全網(wǎng)整合營銷推廣,外貿(mào)網(wǎng)站制作,肇東網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

通過觀察Python的自有數(shù)據(jù)類型，我們可以發(fā)現(xiàn)Python原生并不提供多維數(shù)組的操作，那么為了處理矩陣，就需要使用第三方提供的相關(guān)的包。

NumPy 是一個(gè)非常優(yōu)秀的提供矩陣操作的包。NumPy的主要目標(biāo)，就是提供多維數(shù)組，從而實(shí)現(xiàn)矩陣操作。

NumPy's main object is the homogeneous multidimensional array. It is a table of elements (usually numbers), all of the same type, indexed by a tuple of positive integers. In NumPy dimensions are called axes.

基本操作

 #######################################
# 創(chuàng)建矩陣
#######################################
from numpy import array as matrix, arange

# 創(chuàng)建矩陣
a = arange(15).reshape(3,5)
a

# Out[10]:
# array([[0., 0., 0., 0., 0.],
#    [0., 0., 0., 0., 0.],
#    [0., 0., 0., 0., 0.]])

b = matrix([2,2])
b

# Out[33]: array([2, 2])

c = matrix([[1,2,3,4,5,6],[7,8,9,10,11,12]], dtype=int)
c

 
# Out[40]:
# array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6],
#    [ 7, 8, 9, 10, 11, 12]])

分享文章：Python中的Numpy矩陣操作-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁網(wǎng)址：http://weahome.cn/article/dhdjeh.html