ndarray的矩陣運算

陣列是程式設計中的概念，矩陣、向量是數學概念。

在計算機程式設計中，矩陣可以用陣列形式定義，向量可以用結構定義!

1. 向量運算：相同大小的陣列間運算應用在元素上

# 向量與向量運算

arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
print("元素相乘：")
print(arr * arr)
print("矩陣相加：")
print(arr + arr)

元素相乘：

[[ 1  4  9]
[16 25 36]]
矩陣相加：
[[ 2  4  6]
[ 8 10 12]]

# 向量與標量運算

print(1 / arr)
print(2 * arr)

[[ 1.          0.5         0.33333333]

[ 0.25        0.2         0.16666667]]
[[  2   4   6]
[  8  10  12]]

與python的列表索引功能相似

# 一維陣列

arr1 = np.arange(10)
print(arr1)
print(arr1[2:5])

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

[2 3 4]

arr[r1:r2, c1:c2]

arr[1,1] 等價 arr[1][1]

[:] 代表某個維度的資料

# 多維陣列

arr2 = np.arange(12).reshape(3,4)
print(arr2)
print(arr2[1])
print(arr2[0:2, 2:])
print(arr2[:, 1:3])

[[ 0  1  2  3]

[ 4  5  6  7]
[ 8  9 10 11]]
[4 5 6 7]
[[2 3]
[6 7]]
[[ 1  2]
[ 5  6]
[ 9 10]]

布林值多維陣列：arr[condition]，condition也可以是多個條件組合。

注意，多個條件組合要使用 & | 連線，而不是python的 and or。

# 條件索引

# 找出 data_arr 中 2023年後的資料
data_arr = np.random.rand(3,3)
print(data_arr)
year_arr = np.array([[2000, 2001, 2000],
[2005, 2002, 2009],
[2001, 2003, 2010]])
is_year_after_2005 = year_arr >= 2005
print(is_year_after_2005, is_year_after_2005.dtype)
filtered_arr = data_arr[is_year_after_2005]
print(filtered_arr)
#filtered_arr = data_arr[year_arr >= 2005]
#print(filtered_arr)
# 多個條件
filtered_arr = data_arr[(year_arr <= 2005) & (year_arr % 2 == 0)]
print(filtered_arr)

[[ 0.53514038  0.93893429  0.1087513 ]

[ 0.32076215  0.39820313  0.89765765]
[ 0.6572177   0.71284822  0.15108756]]
[[false false false]
[ true false  true]
[false false  true]] bool
[ 0.32076215  0.89765765  0.15108756]
#[ 0.32076215  0.89765765  0.15108756]
[ 0.53514038  0.1087513   0.39820313]

二維陣列直接使用轉換函式：transpose()

高維陣列轉換要指定維度編號引數 (0, 1, 2, …)，注意引數是元組

arr = np.random.rand(2,3)    # 2x3 陣列

print(arr)    
print(arr.transpose()) # 轉換為 3x2 陣列
arr3d = np.random.rand(2,3,4) # 2x3x4 陣列，2對應0，3對應1，4對應3
print(arr3d)
print(arr3d.transpose((1,0,2))) # 根據維度編號，轉為為 3x2x4 陣列

# 二維陣列轉換

# 轉換前：
[[ 0.50020075  0.88897914  0.18656499]
[ 0.32765696  0.94564495  0.16549632]]
# 轉換後：
[[ 0.50020075  0.32765696]
[ 0.88897914  0.94564495]
[ 0.18656499  0.16549632]]
# 高維陣列轉換
# 轉換前：
[[[ 0.91281153  0.61213743  0.16214062  0.73380458]
[ 0.45539155  0.04232412  0.82857746  0.35097793]
[ 0.70418988  0.78075814  0.70963972  0.63774692]]
[[ 0.17772347  0.64875514  0.48422954  0.86919646]
[ 0.92771033  0.51518773  0.82679073  0.18469917]
[ 0.37260457  0.49041953  0.96221477  0.16300198]]]
# 轉換後：
[[[ 0.91281153  0.61213743  0.16214062  0.73380458]
[ 0.17772347  0.64875514  0.48422954  0.86919646]]
[[ 0.45539155  0.04232412  0.82857746  0.35097793]
[ 0.92771033  0.51518773  0.82679073  0.18469917]]
[[ 0.70418988  0.78075814  0.70963972  0.63774692]
[ 0.37260457  0.49041953  0.96221477  0.16300198]]]

N維陣列 3 ndarray運算

import numpy as np 生成10名同學，5門功課的資料 score np.random.randint 40,100,10 5 scorearray 98,47,44,77,43 46,78,52,54,87 64,78,67,75,59 59,72,78,59,50 92,55,56...

矩陣的運算

目錄 1.矩陣與數相乘 每一項都要乘 2.矩陣的加減運算 每一項都要乘 3.矩陣相乘 4.矩陣對應元素相乘 同型矩陣 5.矩陣的轉置 t 6.矩陣的共軛轉置 h 7.矩陣的逆 i 8.矩陣的試圖 a import numpy as np m1 np.mat 1,2,3 2,3,4 print m m...

矩陣的運算

矩陣的常用運算包括 加法 減法 點乘 點除和乘法等。矩陣的加法就是2個矩陣對應位置的數值相加。in 1 import numpy as np in 2 m1 np.array 1,2,3 4,5,6 np.uint8 in 3 m2 np.array 4,5,6 7,8,9 np.uint8 in ...