numpy矩阵的基础操作2

import numpy as np a = np.arange(15) #生成0到15的数组 print (a) b= a.reshape(3,5) #生成3行5列的矩阵 print (b) [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14]] b.ndim #维度 2 b.size #多少个元素 15 b.dtype.name #矩阵元素的数据类型 'int32' np.zeros((3,4)) #创造一个全0的3行4列的数组 array([[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]]) np.ones((3,4),dtype=np.float) #可以指定数据类型为浮点型 array([[ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.]]) np.arange(5,30,5) #从5到30，梯度为5 array([ 5, 10, 15, 20, 25]) np.random.random((3,4))#调用random模块的random方法，创造一个0到1之间的随机数组，3行4列 array([[ 0.99838298, 0.11686997, 0.74930132, 0.79005631], [ 0.11098183, 0.58471538, 0.81482369, 0.83168859], [ 0.27700496, 0.97946057, 0.40178386, 0.4373374 ]]) from numpy import pi #引入3.1415926 a = np.linspace(0,2*pi,5)#从0到2*pi之间取5个值 print (a) [ 0. 1.57079633 3.14159265 4.71238898 6.28318531] np.sin(a) array([ 0.00000000e+00, 1.00000000e+00, 1.22464680e-16, -1.00000000e+00, -2.44929360e-16]) a = np.array([10,10,10,10]) b = np.arange(4) print (a) print (b) print (a-b) print (a**2) #每一个元素求指数 print (a*b) #数据的对应位置的相乘 [10 10 10 10] [0 1 2 3] [10 9 8 7] [100 100 100 100] [ 0 10 20 30] a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[1,2],[3,4]]) print (a.dot(b)) #矩阵的相乘 print (np.dot(a,b)) [[ 7 10] [15 22]] [[ 7 10] [15 22]]