SciPy 基礎功能

預設情況下，所有numpy函式都可以在scipy(命名空間)中使用。當匯入scipy時，不需要顯式地匯入numpy函式。numpy的主要物件是n次多維陣列ndarray，scipy構建在ndarray陣列之上，ndarray是儲存單一資料型別的多維陣列。在numpy中，維度稱為軸，座標軸的數量稱為秩。

通常線性代數主要處理矩陣運算，現在，讓我們複習一下numpy中向量/陣列和矩陣的基本功能。

ndarray是numpy中最重要的類。

標準的python列表(list)中，元素是物件。如：l = [1, 2, 3]，需要3個指標和三個整數物件，對於數值運算比較浪費資源。

與此不同，ndarray中元素直接儲存為原始資料，元素的型別由ndarray物件中的屬性dtype描述。

當ndarray陣列中的元素，通過索引或切片返回時，會根據dtype，從原始資料轉換成python物件，以便外部使用。

示例

將python類陣列物件轉換為numpy陣列

import numpy as np

list=[
1,2,
3,4]
arr = np.array(
list
)print
(arr)
print
(type
(arr)
)

[1 2 3 4]

>

zeros()函式建立陣列，並且把陣列元素的值初始化為0，可以指定陣列形狀和資料型別。

示例

import numpy as np

print
(np.zeros((2
,3))
)

[

[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
]

示例

import numpy as np

print
(np.ones((2
,3))
)

[

[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]
]

示例

import numpy as np

print
(np.arange(7)
)

[0 1 2 3 4 5 6]

示例

import numpy as np

arr = np.arange(2,
10, dtype = np.
float
)print
(arr)
print
("陣列資料型別 :"
, arr.dtype)

[ 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]

陣列資料型別 : float64

示例

import numpy as np

print
(np.linspace(1.
,4.,
6))

[1.  1.6 2.2 2.8 3.4 4. ]

示例

import numpy as np

print
(np.matrix(
'1 2; 3 4'
))

[

[1 2]
[3 4]
]

示例

import numpy as np

mat = np.matrix(
'1 2; 3 4'
)mat.t

matrix(

[[1, 3],
[2, 4]
])

共軛轉置就是先取共軛，再取轉置。

示例

import numpy as np

mat = np.matrix(
'1 2; 3 4'
)print
(mat.h)

matrix(

[[1, 3],
[2, 4]
])

示例

建立單位矩陣：

import numpy.matlib 

import numpy as np 
print
(np.matlib.identity(5)
)

[

[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]
]

示例

求乙個矩陣的逆矩陣：

import numpy as np

mat = np.matrix(
'1 2; 3 4'
)mat2 = mat.i
print
(mat2)

[

[-2.   1. ]
[ 1.5 -0.5]
]

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