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导入模块:

向量循环移动

随机数生成

随机数生成—正态分布

随机数生成—指定分布概率

矩阵合并（矩阵连接）

矩阵转置

矩阵相乘

计算协方差矩阵

计算矩阵特征根和特征向量

导入模块:

import numpy as np

向量循环移动

把向量x向右移动move_step步

numpy.roll(a, shift, axis=None)

函数解释：沿着给定轴滚动数组元素。超出最后位置的元素将会滚动到第一个位置。（将a，沿着axis的方向，滚动shift长度）

参数：

a : (array_like) 输入数组
 shift : (int or tuple of ints) 滚动的长度。如果是提供元组的话，下面的轴参数的维度也应该跟shift维度一样。
 axis : (int or tuple of ints, optional) 滚动的维度，0为垂直滚动，1为水平滚动（默认情况下，即参数为None时，数组在移位之前会被变成扁平化，之后会恢复原始形状。）
 返回值：    res : 输出数组（维度和a一样）  Examples
 >> x = np.arange(10)  # x例子
 array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])>> np.roll(x, 2)  # axis为None，则会先进行扁平化，然后再向水平滚动2个位置
 array([8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])>> x2 = np.reshape(x, (2,5))  # x2例子
 array([[0, 1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8, 9]])>> np.roll(x2, 1)  # axis为None，则会先进行扁平化，然后再向水平滚动1个位置
 array([[9, 0, 1, 2, 3],
        [4, 5, 6, 7, 8]])>> np.roll(x2, 1, axis=0)  # 5列同时向垂直方向滚动1个位置
 array([[5, 6, 7, 8, 9],
        [0, 1, 2, 3, 4]])>> np.roll(x2, 1, axis=1)  # 2行同时向水平方向滚动1个位置
 array([[4, 0, 1, 2, 3],
        [9, 5, 6, 7, 8]])

随机数生成

随机数生成—正态分布

loc：float
     此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）
 scale：float
     此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）
 size：int or tuple of ints
     输出的shape，默认为None，只输出一个值。若size=[n,m],则生成n行m列的随机矩阵np.random.normal(loc=1.0, scale=4.0, size=[n, m])

随机数生成—指定分布概率

从a中抽取3（size）个数据，不放回（replace=False），各个元素被抽到的概率为P
a=5意味着从【0,1,2,3,4】中抽取数字，p的大小和a相同
p如果没有指定（p = None）,则是均匀分布的概率
np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.0])得到：array([3, 1, 0])

矩阵合并（矩阵连接）

x = np.array([1,2,3])
y = np.array([4,5,6])
data1 = np.c_[x, y] #列合并
data2 = np.r_[x, y] #行合并

结果：

data1 = 
 array([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])
 data2 = 
 array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

矩阵转置

data = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])
data_T = data.T #矩阵转置
# 或者这样也行
data_T = np.transpose(data)data = 
 array([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6],
        [7, 8]])data_T =
 array([[1, 3, 5, 7],
        [2, 4, 6, 8]])

矩阵相乘

a=np.array([[1,2],[3,4]])
b=np.array([[5,6],[7,8]])
c=np.dot(a, b)

结果：

a = 
 array([[1, 2],
        [3, 4]])
 b = 
 array([[5, 6],
        [7, 8]])
 c = 
 array([[19, 22],
        [43, 50]])

计算协方差矩阵

data=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])
cov = np.cov(data.T) #计算协方差矩阵

结果：

data = 
 array([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6],
        [7, 8]])cov = 
 array([[11.81243026,  4.05894877],
        [ 4.05894877,  5.40936976]])

计算矩阵特征根和特征向量

data=np.array([[1,0,0],[0,2,0],[0,0,3]]) #要求矩阵是方阵
eig_val, eig_vec = np.linalg.eig(data)

结果：

data = 
 array([[1, 0, 0],
        [0, 2, 0],
        [0, 0, 3]])# eig_val：特征值  
eig_val = 
 array([1., 2., 3.])# eig_vec：特征向量
eig_vec = 
 array([[1., 0., 0.],
        [0., 1., 0.],
        [0., 0., 1.]])