本文目录一览:
- 1、稠密矩阵怎么转成稀疏矩阵 python
- 2、python中向量指的是什么意思
- 3、python中稀疏矩阵的怎么用numpy处理
- 4、python的数据类型有哪些?
- 5、len函数python用法
- 6、python 中的向量怎么表示
稠密矩阵怎么转成稀疏矩阵 python
需求:
你需要转置一个二维数组,将行列互换.
讨论:
你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如:
arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7,8, 9], [10, 11, 12]]
列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:
print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))]
[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11],[3, 6, 9, 12]]
另一个更快和高级一些的方法,可以使用zip函数:
print map(list,
zip(*arr))
本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦.
有时候,数据到来的时候使用错误的方式,比如,你使用微软的ADO接口访问数据库,由于Python和MS在语言实现上的差别.
Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案,一个更清晰,一个更快速.
在列表递推式版本中,内层递推式表示选则什么(行),外层递推式表示选择者(列).这个过程完成后就实现了转置.
在zip版本中,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip的结果表示为list,
所以我们可以我们可以使用itertools.izip来稍微的提高效率(因为izip并没有将数据在内存中组织为列表).
import itertools
print map(list,
itertools.izip(*arr))
但是,在特定的情况下,上面的方法对效率的微弱提升不能弥补对复杂度的增加.
关于*args和**kwds语法:
*args(实际上,*号后面跟着变量名)语法在Python中表示传递任意的位置变量,当你使用这个语法的时候(比如,你在定义函数时使用),Python将这个变量和一个元组绑定,并保留所有的位置信息,
而不是具体的变量.当你使用这个方法传递参数时,变量可以是任意的可迭代对象(其实可以是任何表达式,只要返回值是迭代器).
**kwds语法在Python中用于接收命名参数.当你用这个方式传递参数时,Python将变量和一个dict绑定,保留所有命名参数,而不是具体的变量值.当你传递参数时,变量必须是dict类型(或者是返回值为dict类型的表达式).
如果你要转置很大的数组,使用Numeric Python或其它第三方包,它们定义了很多方法,足够让你头晕的.
相关说明:
zip(...)
zip(seq1 [,
seq2 [...]]) - [(seq1[0], seq2[0] ...),
(...)]
Return a
list of tuples, where each tuple contains the i-th element
from each of
the argument sequences. The returned list is truncated
in length to
the length of the shortest argument sequence.
如果解决了您的问题请采纳!
如果未解决请继续追问
python中向量指的是什么意思
一、向量是什么
在数学中,向量(也称为欧几里得向量、几何向量、矢量),指具有大小(magnitude)和方向的量。它可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指:代表向量的方向;线段长度:代表向量的大小。与向量对应的只有大小,没有方向的量叫做数量(物理学中称标量)
在这里,向量即一维数组,用 arange 函数创建向量是最简单的方式之一:
arange函数也可以指定初始值、终止值和步长来创建一维数组:
向量还能直接对每个元素进行运算:
二、创建向量
上面使用 arange 则是创建向量的一种方式,其实只要是数组创建的函数均可以创建向量,如:
linspace() 函数
前文介绍:linspace 通过制定初始值、终止值和元素个数创建等差数列向量,通过endpoint 参数指定是否包含终止值,默认为True
logspace() 函数
同linspace,创建等比数列,基数通过base参数指定,默认基数为10
zeros() 函数和 ones() 函数
这两个函数分别可以创建指定长度或形状的全0或全1的 ndarray 数组,比如:
指定数据类型:
empty() 函数
这个函数可以创建一个没有任何具体值的 ndarray 数组,例如:
random.randn() 函数
randn 是 numpy.random 中生成正态分布随机数据的函数
fromstring() 函数
从字符串创建数组
上面从字符串创建的数组,定义为整形8bit,创建出来的其实就是字符串的ASCII 码
fromfunction() 函数
从函数创建数组,是数据分析常见的方法
可先定义一个从下标计算数值的函数,然后用fromfunction 创建数组
fromfunction 第一个参数为计算每个数组元素的函数名,第二个参数指定数组的形状。因为它支持多维数组,所以第二个参数必须是一个序列。
例如我创建一个九九乘法表:
注意,fromfunction 函数中的第二个参数指定的是数组的下标,下标作为实参通过遍历的方式传递给函数的形参。
众多python培训视频,尽在python学习网,欢迎在线学习!
python中稀疏矩阵的怎么用numpy处理
NumPy是一个关于矩阵运算的库,熟悉Matlab的都应该清楚,这个库就是让python能够进行矩阵话的操作,而不用去写循环操作。
下面对numpy中的操作进行总结。
numpy包含两种基本的数据类型:数组和矩阵。
数组(Arrays)
from numpy import * a1=array([1,1,1]) #定义一个数组 a2=array([2,2,2]) a1+a2 #对于元素相加array([3, 3, 3]) a1*2 #乘一个数array([2, 2, 2])## a1=array([1,2,3]) a1
array([1, 2, 3]) a1**3 #表示对数组中的每个数做平方array([ 1, 8, 27])##取值,注意的是它是以0为开始坐标,不matlab不同 a1[1]2##定义多维数组 a3=array([[1,2,3],[4,5,6]]) a3
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]) a3[0] #取出第一行的数据array([1, 2, 3]) a3[0,0] #第一行第一个数据1 a3[0][0] #也可用这种方式1##数组点乘,相当于matlab点乘操作 a1=array([1,2,3]) a2=array([4,5,6]) a1*a2
array([ 4, 10, 18])12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334
Numpy有许多的创建数组的函数:
import numpy as np
a = np.zeros((2,2)) # Create an array of all zerosprint a # Prints "[[ 0. 0.]
# [ 0. 0.]]"b = np.ones((1,2)) # Create an array of all onesprint b # Prints "[[ 1. 1.]]"c = np.full((2,2), 7) # Create a constant arrayprint c # Prints "[[ 7. 7.]
# [ 7. 7.]]"d = np.eye(2) # Create a 2x2 identity matrixprint d # Prints "[[ 1. 0.]
# [ 0. 1.]]"e = np.random.random((2,2)) # Create an array filled with random valuesprint e # Might print "[[ 0.91940167 0.08143941]
# [ 0.68744134 0.87236687]]"1234567891011121314151617181920
数组索引(Array indexing)
矩阵
矩阵的操作与Matlab语言有很多的相关性。
#创建矩阵
m=mat([1,2,3])
m
matrix([[1, 2, 3]])
#取值
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]])
#矩阵相乘
m1=mat([1,2,3]) #1行3列
m2=mat([4,5,6])
m1*m2.T #注意左列与右行相等 m2.T为转置操作
matrix([[32]])
multiply(m1,m2) #执行点乘操作,要使用函数,特别注意
matrix([[ 4, 10, 18]])
#排序
m=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]])1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556
扩展矩阵函数tile()
例如,要计算[0,0,0]到一个多维矩阵中每个点的距离,则要将[0,0,0]进行扩展。
tile(inX, (i,j)) ;i是扩展个数,j是扩展长度
实例如下:
x=mat([0,0,0])
x
matrix([[0, 0, 0]])
tile(x,(3,1)) #即将x扩展3个,j=1,表示其列数不变
matrix([[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])
tile(x,(2,2)) #x扩展2次,j=2,横向扩展
matrix([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0]])1234567891011121314
python的数据类型有哪些?
1. 数字类型
Python数字类型主要包括int(整型)、long(长整型)和float(浮点型),但是在Python3中就不再有long类型了。
int(整型)
在32位机器上,整数的位数是32位,取值范围是-231~231-1,即-2147483648~214748364;在64位系统上,整数的位数为64位,取值范围为-263~263-1,即9223372036854775808~9223372036854775807。
long(长整型)
Python长整型没有指定位宽,但是由于机器内存有限,使用长的长整数数值也不可能无限大。
float(浮点型)
浮点型也就是带有小数点的数,其精度和机器有关。
complex(复数)
Python还支持复数,复数由实数部分和虚数部分构成,可以用 a + bj,或者 complex(a,b) 表示, 复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型。
2. 字符串
在Python中,加了引号的字符都被认为是字符串,其声明有三种方式,分别是:单引号、双引号和三引号;Python中的字符串有两种数据类型,分别是str类型和unicode类型,str类型采用的ASCII编码,无法表示中文,unicode类型采用unicode编码,能够表示任意字符,包括中文和其他语言。
3. 布尔型
和其他编程语言一样,Python布尔类型也是用于逻辑运算,有两个值:True(真)和False(假)。
4. 列表
列表是Python中使用最频繁的数据类型,集合中可以放任何数据类型,可对集合进行创建、查找、切片、增加、修改、删除、循环和排序操作。
5. 元组
元组和列表一样,也是一种序列,与列表不同的是,元组是不可修改的,元组用”()”标识,内部元素用逗号隔开。
6. 字典
字典是一种键值对的集合,是除列表以外Python之中最灵活的内置数据结构类型,列表是有序的对象集合,字典是无序的对象集合。
7. 集合
集合是一个无序的、不重复的数据组合,它的主要作用有两个,分别是去重和关系测试。
len函数python用法
python中len()的用法:
新建一个len()函数的使用py,中文编码声明注释:#coding=gbk,函数:len()作用:返回字符串、列表、字典、元组等长度。语法:len(str)。参数:str:要计算的字符串、列表、字典、元组等。返回值:字符串、列表、字典、元组等元素的长度。
实例:
1、计算字符串的长度。
2、计算列表的元素个数。
3、计算字典的总长度,即键值对总数。
4、计算元组元素个数。
在Python中,要知道一个字符串有多少个字符,以获得字符串的长度,或者一个字符串需要多少字节,可以使用len函数。
python 中的向量怎么表示
可以用numpy 库
np.mat([[a],[b],[c]])
表示一个3*1 列向量 (a,b,c)^T