1，獲取矩陣行列數(shù)
Import numpyasnp
#創(chuàng)建二維的naaray對象
a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
print(a.shape) #返回一個形狀，是一個tuple
print(a.shape[0])#獲得行數(shù)，試想如果是多維的呢，所以你就會明白為什么是[0]
print(a.shape[1]) #獲得列數(shù)
2，矩陣的截取
importnumpyasnp
#創(chuàng)建二維的naaray對象
a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
print(a[0:1])#這里不是很懂，看下面
print(a[1,2:4])#返回[89]，返回第二行2-3個數(shù)
print(a[1,2:5])#返回[8910]證明了取第二行的2-4個數(shù)
3，按條件截取
importnumpyasnp
#創(chuàng)建二維的naaray對象
a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
b=a[a>6]#截取矩陣a中大于6的元素，范圍的是一維數(shù)組
print(b)
print(a>6)#其實布爾語句首先生成一個布爾矩陣，將布爾矩陣傳入[]（方括號）實現(xiàn)截取
4，滿足一定條件的元素變成特定的值
importnumpyasnp
#創(chuàng)建二維的naaray對象
a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
print(a)
#大于6清零后矩陣為
a[a>6]=0
print(a)
結果分別為：
[[12345]
[678910]]
[[12345]
[60000]]
5，矩陣合并
importnumpyasnp
a1=np.array([[1,2],[3,4]])
a2=np.array([[5,6],[7,8]])
print(np.hstack([a1,a2]))#Horizontal
print(a1)#所以知道為什么是1256,2478了
print(np.vstack((a1,a2)))#vertical
np.concatenate((a1,a2),axis=0)#等價于np.vstack((a1,a2))
np.conca
6，通過函數(shù)創(chuàng)建矩陣
numpy自帶創(chuàng)建narray對象的函數(shù)，可以方便的創(chuàng)建常用的有規(guī)律的矩陣
importnumpyasnp
a=np.arange(10)#默認從0開始到10（不包括10），步長為1
print(a)#返回[0123456789]
a1=np.arange(5,10)#從5開始到10（不包括10），步長為1
print(a1)#返回[56789]
a2=np.arange(5,20,2)#從5開始到20（不包括20），步長為2
print(a2)#返回[5791113151719]
7,linspace
創(chuàng)建指定數(shù)量等間隔的序列，實際生成一個等差數(shù)列
importnumpyasnp
a=np.linspace(0,10,7)#生成首位是0，末位是10，含7個數(shù)的等差數(shù)列
print(a)
8，logspace
logspace用于生成等比數(shù)列。
importnumpyasnp
a=np.logspace(0,10,7)#生成首位是10**0，末位是10**4，含5個數(shù)的等比數(shù)列
print(a)
9，ones，zeros,eye,empty
ones創(chuàng)建全1矩陣
zeros創(chuàng)建全0矩陣
eye創(chuàng)建單位矩陣
empty創(chuàng)建空矩陣（實際有值）
importnumpyasnp
one=np.ones((3,4))#創(chuàng)建3*4的全1矩陣
print(one)
zero=np.zeros((3,4))#創(chuàng)建3*4的全0矩陣
print(zero)
eye=np.eye(5)#創(chuàng)建5階單位矩陣
print(eye)
empty=np.empty((3,4))#創(chuàng)建3*4的空矩陣（實際有值）
print(empty)
10,fromstring ——獲得字符ASCII碼
fromstring()方法可以將字符串轉化成ndarray對象，需要將字符串數(shù)字化時這個方法比較有用，可以獲得字符串的ascii碼序列,轉成相應字符的阿斯卡碼。
importnumpyasnp
a="abcdef"
b=np.fromstring(a,dtype=np.int8)#因為一個字符為8位，所以指定dtype為np.int8
print(b)#返回[979899100101102]
11，fromfunction
fromfunction()方法可以根據(jù)矩陣的行號列號生成矩陣的元素。
例如創(chuàng)建一個矩陣，矩陣中的每個元素都為行號和列號的和。
importnumpyasnp
deffunc(i,j):
returni+j #這里也可以是別的，比如再加一個9
a=np.fromfunction(func,(5,6))
#函數(shù)定義就是如此，第一個參數(shù)為指定函數(shù)，第二個參數(shù)為列表list或元組tuple,說明矩陣的大小
print(a)
12，常用矩陣函數(shù)
同樣地，numpy中也定義了許多函數(shù)，使用這些函數(shù)可以將函數(shù)作用于矩陣中的每個元素。
表格中默認導入了numpy模塊，即 import numpy asnp
a為ndarray對象。
np.sin(a) 對矩陣a中每個元素取正弦,sin(x)
np.cos(a) 對矩陣a中每個元素取余弦,cos(x)
np.tan(a) 對矩陣a中每個元素取正切,tan(x)
np.arcsin(a)對矩陣a中每個元素取反正弦,arcsin(x)
np.arccos(a)對矩陣a中每個元素取反余弦,arccos(x)
np.arctan(a)對矩陣a中每個元素取反正切,arctan(x)
np.exp(a) 對矩陣a中每個元素取指數(shù)函數(shù),ex
np.sqrt(a) 對矩陣a中每個元素開根號√x
importnumpyasnp
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(np.sin(a))
#結果
[[0.841470980.909297430.14112001]
[-0.7568025-0.95892427-0.2794155]]
print(np.arcsin(a))
#結果
#RuntimeWarning:invalidvalueencounteredinarcsin
print(np.arcsin(a))
[[1.57079633nannan] #nan是not a number 的意思
[nannannan]]
13，矩陣乘法（點乘）
條件：第一個矩陣的列數(shù)等于第二個矩陣的行數(shù)，函數(shù)為dot
importnumpyasnp
a1=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a2=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
ifa1.shape[1]==a2.shape[0]:#列數(shù)等于行數(shù)的話
print(a1.dot(a2))
14,矩陣的轉置
transpose函數(shù)
importnumpyasnp
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.transpose())
15，矩陣的逆
求矩陣的逆需要先導入numpy.linalg，用linalg的inv函數(shù)來求逆。
矩陣求逆的條件是矩陣的行數(shù)和列數(shù)相同。
importnumpyasnp
importnumpy.linalgaslg
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print(lg.inv(a))
#結果
[[-4.50359963e+159.00719925e+15-4.50359963e+15]
[9.00719925e+15-1.80143985e+169.00719925e+15]
[-4.50359963e+159.00719925e+15-4.50359963e+15]]
a=np.eye(3)#3階單位矩陣
print(lg.inv(a))#單位矩陣的逆為他本身
#結果
[[1.0.0.]
[0.1.0.]
[0.0.1.]]
16，矩陣信息獲?。ㄈ缙骄担?/p>
獲得矩陣中元素大最小值的函數(shù)分別是max和min，可以獲得整個矩陣、行或列的大最小值。
importnumpyasnp
a=np.array([[1,3,9],[1,5,6]])
print(a.max())
print(a.min())
print(a.max(axis=0))#[456]axis=0行方向大（?。┲?，即獲得每列的大（小）值
print(a.min(axis=1))#[14]axis=1列方向大（?。┲?/p>
#要想獲得大最小值元素所在的位置，可以通過argmax函數(shù)來獲得
print(a.argmax(axis=1))
17，平均值mean（）
獲得矩陣中元素的平均值可以通過函數(shù)mean()。同樣地，可以獲得整個矩陣、行或列的平均值
importnumpyasnp
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.mean())#結果為：3.5
#同樣地，可以通過關鍵字axis參數(shù)指定沿哪個方向獲取平均值
print(a.mean(axis=0))#結果[2.53.54.5]
print(a.mean(axis=1))#結果[2.5.]
18，方差var()
importnumpyasnp
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.var())
print(a.var(axis=0))
print(a.var(axis=1))
19，標準差std()
importnumpyasnp
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.std())
print(a.std(axis=0))
print(a.std(axis=1))
20，中值median()
調用方法是numpy.median(x,[axis]),axis可指定軸方向，默認為axis=none，對所有數(shù)取中值
importnumpyasnp
x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(np.median(x))#對所有數(shù)取中值
print(np.median(x,axis=0))#沿第一維方向取中值
print(np.median(x,axis=1))#沿第二維方向取中值
21，求和sum()
importnumpyasnp
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.sum())#對整個矩陣求和
print(a.sum(axis=0))#對行方向求和
print(a.sum(axis=1))#對列方向求和
22，累積和cussum（）
某位置累積和指的是該位置之前(包括該位置)所有元素的和。
例如序列[1,2,3,4,5]，其累計和為[1,3,6,10,15]，即第一個元素為1，第二個元素為1+2=3，……，第五個元素為1+2+3+4+5=15。
矩陣求累積和的函數(shù)是cumsum()，可以對行，列，或整個矩陣求累積和。
importnumpyasnp
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.cumsum())#對整個矩陣求累積和
print(a.cumsum(axis=0))#對行方向求累積和
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