NumPy 中包含了一個矩陣庫 numpy.matlib，該模塊中的函數返回的是一個矩陣，而不是 ndarray 對象。

由 m × n 個數aij排成的 m 行 n 列的數表稱為 m 行 n 列的矩陣，簡稱 m × n 矩陣。記作

這?m×n 個數稱為矩陣?A的元素，簡稱為元，數?aij位于矩陣?A的第 i 行第 j 列，稱為矩陣?A?的?(i,j)元，以數 aij?為(i,j) 元的矩陣可記為 (aij) 或 (aij)?m × n，m×n 矩陣?A也記作?Amn。

矩陣里的元素可以是數字、符號或數學式。

matlib.empty()

matlib.empty() 函數返回一個新的矩陣，語法格式為：

numpy.matlib.empty(shape, dtype, order)

參數說明：

shape: 定義新矩陣形狀的整數或整數元組

Dtype: 可選，數據類型

order: C(行序優先) 或者 F(列序優先)

importnumpy.matlib

importnumpy asnp

print(np.matlib.empty((2, 2))) #填充為隨機數據# [[6.23042070e-307 1.95818994e-306]# [6.23060744e-307 2.07958987e-312]]

numpy.matlib.zeros()

此函數返回以零填充的矩陣。

importnumpy.matlib

importnumpy asnp

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

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

numpy.matlib.ones()

此函數返回以 1 填充的矩陣。

importnumpy.matlib

importnumpy asnp

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

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

numpy.matlib.eye()

函數返回一個矩陣，對角線元素為 1，其他位置為零。

numpy.matlib.eye(n, M,k, dtype)

參數說明：

n: 返回矩陣的行數

M: 返回矩陣的列數，默認為 n

k: 對角線的索引

dtype: 數據類型

importnumpy.matlib

importnumpy asnp

print(np.matlib.eye(n=3, M=5, k=0, dtype=float))

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

numpy.matlib.identity()

函數返回給定大小的單位矩陣。單位矩陣是主對角線元素都為 1 的方陣。

單位矩陣是個方陣，從左上角到右下角的對角線(稱為主對角線)上的元素均為 1，除此以外全都為 0。

importnumpy.matlib

importnumpy asnp

#大小為5，類型位浮點型print(np.matlib.identity(5, dtype=float))

# [[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.]]

numpy.matlib.rand()

函數創建一個給定大小的矩陣，數據是隨機填充的。

importnumpy.matlib

importnumpy asnp

print(np.matlib.rand(3, 3))

# [[0.94907972 0.58370716 0.21849168]# [0.68739709 0.58956855 0.25621956]# [0.1159588 0.99660053 0.51995099]]

矩陣總是二維的，而 ndarray 是一個 n 維數組。 兩個對象都是可互換的。

importnumpy asnp

i = np.matrix('1,2;3,4')

print(i)

j = np.asarray(i)

print(j)

k = np.asmatrix(j)

print(k)

# [[1 2]# [3 4]]

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 矩阵库_NumPy 矩阵库(Matrix)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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