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前面介绍过用dnarray来模拟,但mat更符合矩阵,这里的mat与Matlab中的很相似。(mat与matrix等同)

基本操作

> m= np.mat([1,2,3]) #创建矩阵
> m
matrix([[1, 2, 3]])

> m[0]        #取一行
matrix([[1, 2, 3]])
> m[0,1]       #第一行,第2个数据
2
> m[0][1]       #注意不能像数组那样取值了
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
 File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py", line 305, in __getitem__
  out = N.ndarray.__getitem__(self, index)
IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1

#将Python的列表转换成NumPy的矩阵
> list=[1,2,3]
> mat(list)
matrix([[1, 2, 3]])

#Numpy dnarray转换成Numpy矩阵
> n = np.array([1,2,3])
> n
array([1, 2, 3])
> np.mat(n)
matrix([[1, 2, 3]])

#排序
> m=np.mat([[2,5,1],[4,6,2]])  #创建2行3列矩阵
> m
matrix([[2, 5, 1],
    [4, 6, 2]])
> m.sort()          #对每一行进行排序
> m
matrix([[1, 2, 5],
    [2, 4, 6]])

> m.shape           #获得矩阵的行列数
(2, 3)
> m.shape[0]         #获得矩阵的行数
2
> m.shape[1]         #获得矩阵的列数
3

#索引取值
> m[1,:]           #取得第一行的所有元素
matrix([[2, 4, 6]])
> m[1,0:1]          #第一行第0个元素,注意左闭右开
matrix([[2]])
> m[1,0:3]
matrix([[2, 4, 6]])
> m[1,0:2]
matrix([[2, 4]])

矩阵求逆、行列式

与Numpy array相同,可参考链接。

矩阵乘法

矩阵乘,与Numpy dnarray类似,可以使用np.dot()和np.matmul(),除此之外,由于matrix中重载了“*”,因此“*”也能用于矩阵乘。

> a = np.mat([[1,2,3], [2,3,4]])
> b = np.mat([[1,2], [3,4], [5,6]])
> a
matrix([[1, 2, 3],
    [2, 3, 4]])
> b
matrix([[1, 2],
    [3, 4],
    [5, 6]])
> a * b     #方法一
matrix([[22, 28],
    [31, 40]])
> np.matmul(a, b)  #方法二
matrix([[22, 28],
    [31, 40]])
> np.dot(a, b)   #方法三
matrix([[22, 28],
    [31, 40]])

点乘,只剩下multiply方法了。

> a = np.mat([[1,2], [3,4]])
> b = np.mat([[2,2], [3,3]])
> np.multiply(a, b)
matrix([[ 2, 4],
    [ 9, 12]])

矩阵转置

转置有两种方法:

> a
matrix([[1, 2],
    [3, 4]])
> a.T      #方法一,ndarray也行
matrix([[1, 3],
    [2, 4]])
> np.transpose(a)  #方法二
matrix([[1, 3],
    [2, 4]])

值得一提的是,matrix中求逆还有一种简便方法(ndarray中不行):

> a
matrix([[1, 2],
    [3, 4]])
> a.I
matrix([[-2. , 1. ],
    [ 1.5, -0.5]])

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Numpy,mat

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