numpy中矩阵转置

Python 2.7.11 (v2.7.11:6d1b6a68f775, Dec  5 2015, 20:32:19) [MSC v.1500 32 bit (
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>>> import numpy
>>> a = numpy.mat([[1,2,3,4],[7,8,9,10]])
>>> a
matrix([[ 1,  2,  3,  4],
        [ 7,  8,  9, 10]])
>>> b =numpy.transpose(a)
>>> b
matrix([[ 1,  7],
        [ 2,  8],
        [ 3,  9],
        [ 4, 10]])
>>> a.T
matrix([[ 1,  7],
        [ 2,  8],
        [ 3,  9],
        [ 4, 10]])
>>>

时间： 2024-08-01 06:33:58

numpy中矩阵转置的相关文章

numpy中矩阵

矩阵 Numpy中矩阵是ndarray的子类, 矩阵是二维的 Key_Function 1. 将字符串转为矩阵, 矩阵的行与行之间用分号隔开, 行间元素用空格隔开 2. 将Numpy的数组(如np.arange(9))转成矩阵 T属性: 获得矩阵的转置 I属性: 获得矩阵的逆矩阵 Code import numpy as np A = np.mat('1 2 3; 4 5 6; 7 8 9') print(A) ''' [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] ''' print(A.

Numpy中使用矩阵

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39088003 Numpy是Python中的一个矩阵计算包,功能类似于MATLAB的矩阵计算. 具体参见http://www.numpy.org/.安装Pythonxy时已经包含了numpy包及其依赖包. (1) 定义矩阵 >>> from numpy import * >>> a = array([[1,2.2,3],[4,5,6]]) >>> a.ndi

Python - Y.shape[n,m]；Numpy中的矩阵合并

The shape attribute for numpy arrays returns the dimensions of the array. If Y has n rows and m columns, then Y.shape is (n,m). So Y.shape[0] is n. In [46]: Y = np.arange(12).reshape(3,4) In [47]: Y Out[47]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8,

Python Numpy中的几个矩阵乘法

数学上的内积.外积和叉积内积也即是:点积.标量积或者数量积从代数角度看,先对两个数字序列中的每组对应元素求积,再对所有积求和,结果即为点积.从几何角度看,点积则是两个向量的长度与它们夹角余弦的积. 具体解释外积也即是:张量积在线性代数中一般指两个向量的张量积,其结果为一矩阵,也就是矩阵乘法具体解释叉积也即是:向量积叉积axb得到的是与a和b都垂直的向量具体解释 Numpy中的矩阵乘法 np.dot() 对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积:对于一维矩阵,计算两者的内积.(

numpy中数组(矩阵)的乘法

我们知道在处理数据的时候,使用矩阵间的运算将会是方便直观的.matlab有先天的优势,算矩阵是它的专长.当然我们用python,经常要用到的可能是numpy这个强大的库. 矩阵有两种乘法,点乘和对应项相乘(element-wise product).在numpy中应该怎么实现呢,看看下面的例子就明白了. ## A = B = array([[1, 2], ## [3, 4]]) >>>A = np.array([[1,2],[3,4]]) >>>B = np.array

numpy中的matrix和array

Preface 在相关聚类算法的实现过程中,用python语言实现,会经常出现array和matrix的混淆,这里做个总结. array数组 numpy中最基本(默认)的类型是array,他的相关操作都是按元素操作的即用作数值计算当中(按元素操作有+,-,,/,*等).相乘举例: from numpy import * >>> a=array([1,2]) >>> a array([1, 2]) >>> b=array([2,3]) >>&

numpy中ndarray数据结构简介

一.综述 1.ndarray的本质是:对象 2.ndarray是numpy中的数据结构(叫做:n维数组),是同构数据多维容器,所有元素必须是相同类型 3.面向数组的编程和思维方式:用简洁的数组表达式代替循环写法,通常叫做 --‘矢量化’ 二.ndarray属性: 1.ndarray.ndim:数组的维数(即数组轴的个数,也被称作为秩 ). 2.ndarray.shape:数组的维数.维度,返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即ndim属性.比如2排3列的矩阵,其shape就是

Python与线性代数——Numpy中的matrix()和array()的区别

Numpy中matrix必须是2维的,但是 numpy中array可以是多维的(1D,2D,3D····ND).matrix是array的一个小的分支,包含于array.所以matrix 拥有array的所有特性. matrix() 和 array() 的区别,主要从以下方面说起: 矩阵生成方式不同 import numpy as np a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b1 = np.mat([[1, 2], [3, 4]]) a2 = np.array(([1,

[笔记]numpy中的tile与kron的用法

numpy中提供了不少数学中矩阵的运算.构造函数. 闭上眼睛想一想,发现其中常用的也就是那么几个:cos, sin, mean, dot, max,min, outer,argsort,ones,zeros,arrange,reshape,fft---等. 想了半天,可以也不超过30个左右常用函数. 但是numpy的确博大精深:查看文档发现有大概586个方法或属性! 今天,我就记录一下numpy中,矩阵运算tile与kron的用处之一吧. 确切的讲,是谈论的在向量化运算方面的用处. 记得高等代数