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Numpy array数组的常见运算
Numpy是Python最流行的数学计算库之一，它 支持多维数组与矩阵的各种运算。在Numpy库中ndarray对象是其核心，它支持任意维度的数组（向量），所有的运算都是以array为基础展开的。此外，在 Numpy的 矩阵mat是array的一个子集，也就是二维的数组。
下面我们来看一下array的基本运算。
NumPy数组在与数值进行运算时，具有广播特性。也就是说，数组中的每个元素都会进行同样的运算，这些运算包括“+、-、*、/、**、、|、^”等。
例如：array([1,2,3,4,5])*2 相当于array([1*2,2*2,3*2,4*2,5*2]), 代码示例如下。
对于维度相同的两个数组，将按照元素逐项进行运算。以‘*’为例：
已知
那么：
代码示例如下
对于维度不同的两个数组，则会进行广播运算, 例如
那么
我们知道对于向量
那么a与b的点积为：
在Numpy中，一维数组的点积（dot）和内积(inner)是相同的。但是对于多维数组来说，则有差别。inner运算中，可以将数组最后一个维度(行)视为向量，两个数组的内积就是逐项对这些向量的内积。而dot运算则是前一个数组雨后一个数组转置后的结果，即inner(a,b.T).
以上代码在Python 3.7中运行通过。
对Python中数组的几种使用方法总结
对Python中数组的几种使用方法总结
今天小编就为大家分享一篇对Python中数组的几种使用方法总结，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
二维数组的初始化
matirx_done = [[0 for i in range(0, len(matirx))]for j in range(0, len(matirx[0]))]
就将其初始化为一个与matrix相同大小的元素全为 0 的矩阵
数组的多级排序
在数组 idea_collect = [[3, 1, 2], [3, 2, 1], [3, 2, 2], [3, 1, 1]] 中, 先按照第二项排列, 再按照第三项倒序排列 可写为:
idea_collect.sort(key=lambda x: (x[1], -x[2]))
其中, x[1] 代表第二项正序排列, -x[2] 代表第三项倒序排列
排列结果为 [[3, 1, 2], [3, 1, 1], [3, 2, 2], [3, 2, 1]]
在一个 class 中多个函数不传参使用同一个数组
如例所示:
class Partition:
def __init__(self):
self.num_complete = []
def partition(self, num, start, end):
self.num_compelete = num
def partition_core(self):
del self.num_compelete[0]
其中,self.num_compelete就是 class 中两个函数同时可以直接调用的数组, 不过最好先在def __init__中声明这个数组
以上这篇对Python中数组的几种使用方法总结就是小编分享给大家的全部内容了
最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些
1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。
4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。
6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。
8、Scikits：是Scikits
Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。
10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。
12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。
13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。
python 怎么实现矩阵运算
1.numpy的导入和使用
data1=mat(zeros((
)))
#创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3)
data2=mat(ones((
)))
#创建一个2*4的1矩阵，默认是浮点型的数据，如果需要时int类型，可以使用dtype=int
data3=mat(random.rand(
))
#这里的random模块使用的是numpy中的random模块，random.rand(2,2)创建的是一个二维数组，需要将其转换成#matrix
data4=mat(random.randint(
10
,size=(
)))
#生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵，如果需要指定下界则可以多加一个参数
data5=mat(random.randint(
,size=(
))
#产生一个2-8之间的随机整数矩阵
data6=mat(eye(
,dtype=
int
))
#产生一个2*2的对角矩阵
a1=[
]; a2=mat(diag(a1))
#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵
