numpy 矩阵的用法

翻译

luoganttcc 2023-01-20 09:50:59 博主文章分类：PYTHON

文章标签 开发 文章分类 运维

b=list(range(5))
b

[0, 1, 2, 3, 4] #列表

区别

a=np.arange(5)
a
array([0, 1, 2, 3, 4])# 矩阵

生成一个1*24的矩阵，在将她变成2*3*4的数体

c=np.arange(24).reshape(2,3,4)

c
Out[301]:
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],

[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])

c.shape
Out[303]: (2, 3, 4)

c[0,0,0]
Out[305]: 0

数体的第一层楼

c[0] #同c[0,:,:] c[0,...]
Out[306]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])

c[:,0,0] 一到二楼的00位置元素
Out[309]: array([ 0, 12])

感谢Ivan idris

上一篇：ubuntu 安装 chisel

下一篇：tensorflow random的用法

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

矩阵计算和逆矩阵

正文：矩阵是线性代数中的重要概念，广泛应用于各个领域，包括数学、物理、工程等。矩阵计算是一种基本的数学运算，涉及到矩阵的加法、减法、乘法等操作。其中，逆矩阵是一个特殊的矩阵，具有重要的应用价值。矩阵计算涉及到矩阵的基本运算，例如矩阵的加法和减法。对于两个相同大小的矩阵，可以将它们的对应元素相加或相减，得到一个新的矩阵。矩阵乘法是另一个重要的运算，它涉及到矩阵的行和列的组合。两个矩阵相乘的结果是一

逆矩阵矩阵计算 System
docker的基本用法

1. 镜像相关操作#从dockerhub查找镜像[root@master1 ~]# docker search centos#解释说明：NAME: 镜像仓库源的名称DESCRIPTION: 镜像的描述OFFICIAL: 是否 docker 官方发布STARS: 类似 Github 里面的 SATAR，表示点赞、喜欢的意思。#下载镜像[root@master1 ~]# docker pull ce

docker centos bash
Python Numpy Matplotlib使用

1、简介安装NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，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 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展

数组随机数 NumPy
numpy——矩阵用法总结

1

python numpy 矩阵操作矩阵旋转基础操作
矩阵的用法Python numpy学习（2）

相关知识可能是最全的NumPy基础知识(一)Python矩阵的基本用法　　mat（）函数将目标数据的类型转化成矩阵（matrix）1，mat()函数和array()函数的区别　　Numpy...

列表 python numpy 数据分析 javascript
Python numpy 矩阵乘法multiply()、dot()、 matmul()、' * '、'@' 的用法区别

Python numpy 矩阵乘法multiply()、dot()、 matmul()、' * '、'@'辨析https://blog.csdn.net/u011851421/article/details/83783826在NumPy中，有几种用于进行矩阵乘法的方法，包括multiply(), dot(), matmul(), ' * ', 以及 '@'。它们之间的区别如下：multiply()

矩阵乘法运算符数组
矩阵NumPy

安装： pip install numpy pip install numpy -i https://pypi.douban.com/simple 豆瓣镜像下载常量： np.pi π 创建矩阵数组 1 import numpy as np 2 # array=np.array([[1,2,3],[

数组数据升序
Numpy 矩阵的属性

这次我们会介绍几种 numpy 的属性:ndim：维度shape：行数和列数size：元素个数使用numpy首先要导入模块import numpy as n

Numpy
python矩阵的最小子矩阵 numpy

# Python矩阵的最小子矩阵（numpy）在Python中，矩阵是一种常见的数据结构，它可以表示多维数组。在科学计算领域，我们经常需要对矩阵进行各种操作，包括寻找最小子矩阵。Numpy是Python中一个强大的库，它提供了许多针对矩阵操作的函数和方法。在本文中，我们将介绍如何使用Numpy寻找矩阵的最小子矩阵，并通过代码示例来说明。## Numpy简介Numpy是Python中一个

python 矩阵操作 Python
python矩阵的最小子矩阵 numpy numpy矩阵大小

numpy用法导入：import numpy as np生成矩阵：array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])矩阵维度：array.ndim矩阵形状：array.shape矩阵大小：array.size矩阵元素类型：array.dtype创建arraya = np.array([1,2,3], dtype=np.int32)dtype：指定数据类型矩阵维度：

Python 数据分析 numpy 随机数迭代
numpy的describe用法 numpy基本用法

文章目录1 numpy库2 数组对象 ndarray2.1 数组对象的创建2.1.1 利用array函数创建ndarray对象2.1.2 np.ones()和np.zeros()函数2.1.3 np.random.rand()函数2.1.4 np.arange()函数2.1.5 np.linspace()函数2.1.6 np.empty()函数2.2 ndarray对象常用属性2.3 ndarr

numpy的describe用法 numpy python 数据分析数组
python numpy 完整展示矩阵 numpy的矩阵运算

文章目录一、 Numpy 矩阵1、矩阵的创建2、矩阵的计算3、矩阵的属性二、Numpy 数组1. 数组的创建2. 数组的属性3. 数组的索引4. 特殊函数创建数组（1）类似于range（2）等差数列（3）等比数列【难点】一、 Numpy 矩阵numpy：计算模块，主要有两种数据类型：数组、矩阵特点：运算快在这里，我们使用Jupyter Notebook工具首先，导入模块import nump

python numpy 完整展示矩阵 python numpy 数据分析数组
python numpy矩阵累加 numpy矩阵求和

首先引入该模块，建议下载anaconda。1.创建一个3*3的矩阵，打印一些基本操作：import numpyt=numpy.array([[2,3,4],[5,6,7],[8,9,10]])print(t)print(t[1,0])#打印矩阵的第二行第一个元素print(t[:,1])#打印第二列print(t[0,:])#打印第一行运行结果：[[ 2 3 4] [ 5 6

python numpy矩阵累加 python 点乘转置
python numpy定义矩阵 numpy建立矩阵

目录 NumPy-矩阵部分NumPy 简介安装NumPy导入 NumPy数据类型和形状创建包含一个标量的 NumPy 数组：创建一个向量:创建矩阵张量更改形状NumPy里面的矩阵运算转置 NumPy-矩阵部分NumPy 简介numpy可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多。安装NumPypip install num

python numpy定义矩阵 python NumPy 数组转置
java 类似numpy的矩阵计算 numpy矩阵运算性能

numpy基础 NumPy是Numerical Python的简写，是高性能科学计算和数据分析的基础包，他是许多高级工具的构建基础。他的核心功能是：1.多维向量的描述和快速高效计算能力，让数组和矩阵的使用更加自然；2.大量实用的数学函数，支撑复杂的线性代数、随机数生成以及傅里叶变换函数3.具备数据的磁盘读写工具对于同样的数值计算任务，使用NumPy

java 类似numpy的矩阵计算数组 NumPy 数据类型
python numpy 指数为矩阵 numpy计算矩阵

一、 numpy矩阵numpy:计算模块；主要有两种数据类型：数组、矩阵特点：运算块[]+[]import numpy as np1、numpy创建矩阵mat1=np.mat('1 2 3;2 3 4;1 2 3')mat1matrix([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [1, 2, 3]])type(mat1)numpy.matrixmat2=np.

python numpy 指数为矩阵 numpy 数据分析 python 数组
python numpy矩阵拼接 python numpy生成矩阵

python数据分析-numpy 矩阵操作numpy 中的包含一个矩阵库：numpy.matlib矩阵生成：import numpy as npx=np.matrix([[1,2,3],[4,5,6]])y=np.matrix([1,3,4,5,6,6,4,6,5])print(np.matlib.empty((2,2)))#填充为随机数据print(np.matlib.zeros((2

python numpy矩阵拼接矩阵运算矩阵乘法数组
python numpy 矩阵异或 numpy处理矩阵

numpy矩阵库（Matrix）numpy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是ndarray 对象。一个m*n的矩阵是一个由m行（row）n列（column）元素排列成的矩形阵列。矩阵里的元素可以是数字、符号或数学式。 numpy 和matlab 不一样，对于多维数组的运算，缺省情况下不适用矩阵运算，如果你希望对数组进行矩阵运

python numpy 矩阵异或数组一维数组矩阵运算
numpy矩阵导入gpu运算 numpy矩阵求导

矩阵求导知识——详细笔记文章目录矩阵求导知识——详细笔记前言一、矩阵对矩阵求导二、矩阵对标量或标量对矩阵求导1.矩阵Y对标量x求导2.标量y对列向量X求导：3.行向量Y'对列向量X求导：4.列向量Y对行向量X’求导：5.向量积对列向量X求导运算法则：6.矩阵Y对列向量X求导：7.矩阵积对列向量求导法则：8.标量y对矩阵X的导数：总结前言本文以笔记的形式记录了矩阵求导的相关知识。如果仅关心矩阵与

numpy矩阵导入gpu运算线性代数标量矩阵求导转置
python numpy 矩阵转置 numpy求矩阵的转置

python中矩阵的实现是靠序列，，，序列有很多形式，其实矩阵是现实生活中的东西，把现实生活中的结构转换到程序中。就需要有个实现的方法，而这种路径是多种多样的。下面给出一个把矩阵转换成python中的序列、然后进行矩阵的转置# -*- coding: utf-8 -*-#下面的测试是关于转置的。import numpy as np #

python numpy 矩阵转置毕设归一化转置浮点
java列表映射到另一个类型的列表

60）ArrayList 和 HashMap 的默认大小是多数？(答案)在 Java 7 中，ArrayList 的默认大小是 10 个元素，HashMap 的默认大小是16个元素（必须是2的幂）。这就是 Java 7 中 ArrayList 和 HashMap 类的代码片段：// from ArrayList.java JDK 1.7 private static final int DEFAU

java列表映射到另一个类型的列表 java python 大数据 javascript
EMMC FLASH IO读写慢问题

1. 什么是内存什么是内存呢？在计算机的组成结构中，有一个很重要的部分，就是存储器。存储器是用来存储程序和数据的部件，对于计算机来说，有了存储器，才有记忆功能，才能保证正常工作。存储器的种类很多，按其用途可分为主存储器和辅助存储器，主存储器又称内存储器（简称内存），辅助存储器又称外存储器（简称外存）。外存通常是磁性介质或光盘，像硬盘，软盘，磁带，CD等，能长期保存信息，并且不依赖于电来保存信息，但

EMMC FLASH IO读写慢问题 cpu flash 数据只读存储器
unity 旋转ui图片

转盘这个东西在游戏中见多了抽奖啥的都可以用到我们也可能被它坑过好多次这篇博客带大家用unity实现一下转盘1.创建场景首先整一个转盘的模型（图片即可）然后把它弄进unity的相关文件夹中修改一下格式改成Sprite（UI and 2D）用UGUI创建一个Image 把它贴上去即可然后创建一个指针类型的图片2.实现转盘的旋转我的思路是让转盘旋转也可以让指针旋转对于旋转我们在

unity 旋转ui图片游戏开发 unity 游戏 Text
linux下yum在线部署nginx

php安装（最好先安装好了mysql）下载解压文件后#指定安装路径开启安装fpm 指定mysql路径 ./configure --prefix=/usr/local/php --enable-fpm --with-mysql=/usr/local/mysql --with-mysqli=/usr/local/mysql/bin/mysql_config --enable-pdo --wi

linux下yum在线部署nginx php mysql nginx
python 正则过滤多行注释

正则表达式基本语法常用正则表达式符号符号说明举例literal匹配字符串的值Foore1|re2匹配正则表达式re1或re2foo.匹配任何字符（换行符除外）b.b^匹配字符串的开始^bear$匹配字符串的结尾/bin/*sh$*匹配前面出现的正则表达式零次或是多次（[0, +∞)）[A-Za-z0-9]*+匹配前面出现的正则表达式一次或是多次（[1， +∞)）[a-z]+.com?匹配前面出现的

python 正则过滤多行注释 python 正则表达式字符串 Python

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯

numpy 矩阵的用法

numpy 矩阵的用法

51CTO博客