python里的numpy庫矩陣的列

import numpy as npa=np.arange(9).reshape(3,3)12
a
Out[31]:
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])12345

矩陣的某一行
a[1]Out[32]: array([3, 4, 5])12

矩陣的某一列
a[:,1]Out[33]: array([1, 4, 7])12
b=np.eye(3,3)

b
Out[36]:
array([[ 1., 0., 0.],
[ 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 1.]])1234567

把矩陣a的第2列賦值給矩陣b的第1列
b[:,0]=a[:,1]

b
Out[38]:
array([[ 1., 0., 0.],
[ 4., 1., 0.],
[ 7., 0., 1.]])

⑼ 如何使用python表示矩陣

使用python表示矩陣的方法：

使用「import numpy」語句導入numpy包。用numpy包的array函數創建一個二維數組，這個二維數組就表示矩陣

示例代碼如下：

執行結果如下：

⑽ python中稀疏矩陣的怎麼用numpy處理

NumPy是一個關於矩陣運算的庫，熟悉Matlab的都應該清楚，這個庫就是讓python能夠進行矩陣話的操作，而不用去寫循環操作。
下面對numpy中的操作進行總結。
numpy包含兩種基本的數據類型：數組和矩陣。
數組(Arrays)
>>> from numpy import *>>> a1=array([1,1,1]) #定義一個數組>>> a2=array([2,2,2])>>> a1+a2 #對於元素相加array([3, 3, 3])>>> a1*2 #乘一個數array([2, 2, 2])##>>> a1=array([1,2,3])>>> a1
array([1, 2, 3])>>> a1**3 #表示對數組中的每個數做平方array([ 1, 8, 27])##取值，注意的是它是以0為開始坐標，不matlab不同>>> a1[1]2##定義多維數組>>> a3=array([[1,2,3],[4,5,6]])>>> a3
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])>>> a3[0] #取出第一行的數據array([1, 2, 3])>>> a3[0,0] #第一行第一個數據1>>> a3[0][0] #也可用這種方式1##數組點乘，相當於matlab點乘操作>>> a1=array([1,2,3])>>> a2=array([4,5,6])>>> a1*a2
array([ 4, 10, 18])

Numpy有許多的創建數組的函數：
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]]"

數組索引(Array indexing)
矩陣
矩陣的操作與Matlab語言有很多的相關性。
#創建矩陣
>>> 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個數據2>>> m[0][1] #注意不能像數組那樣取值了
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
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#將Python的列表轉換成NumPy的矩陣
>>> list=[1,2,3]
>>> mat(list)
matrix([[1, 2, 3]])

#矩陣相乘
>>> m1=mat([1,2,3]) #1行3列
>>> m2=mat([4,5,6])
>>> m1*m2.T #注意左列與右行相等 m2.T為轉置操作
matrix([[32]])
>>> multiply(m1,m2) #執行點乘操作，要使用函數，特別注意
matrix([[ 4, 10, 18]])

#排序
>>> m=mat([[2,5,1],[4,6,2]]) #創建2行3列矩陣
>>> m
matrix([[2, 5, 1],
[4, 6, 2]])
>>> m.sort() #對每一行進行排序
>>> m
matrix([[1, 2, 5],
[2, 4, 6]])

>>> m.shape #獲得矩陣的行列數
(2, 3)
>>> m.shape[0] #獲得矩陣的行數2>>> m.shape[1] #獲得矩陣的列數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個元素，注意左閉右開
matrix([[2]])
>>> m[1,0:3]
matrix([[2, 4, 6]])
>>> m[1,0:2]
matrix([[2, 4]])35363738394

擴展矩陣函數tile()
例如，要計算[0,0,0]到一個多維矩陣中每個點的距離，則要將[0,0,0]進行擴展。
tile(inX, (i,j)) ;i是擴展個數，j是擴展長度
實例如下：
>>>x=mat([0,0,0])
>>> x
matrix([[0, 0, 0]])
>>> tile(x,(3,1)) #即將x擴展3個，j=1,表示其列數不變
matrix([[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])
>>> tile(x,(2,2)) #x擴展2次，j=2,橫向擴展
matrix([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0]])1234567891011121314