inner(内积)、clip(裁剪)、 round(保留几位小数) trace(计算对角线上的和) ceil(天花板函数,向上取整)、floor(地板函数,向下取整) import numpy as np arr1 = np.array([1,4,8,9,16,25]) arr1 np.sqrt(arr1) # 开平⽅ np.square(arr1) # 平⽅ #裁剪 #在arr1中小于2的元素,裁剪为2;大于1...
import numpy as npa = np.array([[1, 2, 3]])print("a = ")print(a)print("\na.T = ")print(a.T)迹 Trace 迹是方阵中对角线元素的和。有两种方法来计算迹。我们可以简单地使用ndarray对象的trace()方法，或者先获取对角线元素，然后再获取和。import numpy as npa = np.array([[2, 2, 1],...
1.1 numpy.char.add()该函数用于执行逐元素的字符串连接操作。例如： 9 1 2 3 4 5 6 7 8 importnumpyasnp arr1=np.array(['Hello','World'])arr2=np.array([' ','NumPy'])result=np.char.add(arr1,arr2)print(result)# 输出：['Hello ' 'WorldNumPy']1.2 numpy.char.upper()和 nump...
0], c[1,1], trace_c)#来看看4-D的d = np.arange(32).reshape((2,2,2,4))print'd =', d#猜猜看这个trace结果是什么shape,#(2, 4),只要去掉前面 2个维度即可print'np.trace(d).shape =', np.trace(d).shapeprint'np.trace(d) =', np.trace(d)...
print(np.trace(array2)) 4.3 np.vstack和np.hstack 对列表进行竖直和水平堆叠生成数组,对数组进行竖直和水平方向堆叠,生成新的数组 import numpy as np # 竖直堆叠时,两个数组列数要一致,列表要求相同 # 传参时,以元组形式传入 array1 = np.array([[1,2,3], ...
创建n*n维单位矩阵:np.eye(n)矩阵的转置:A.T矩阵的逆矩阵:A.I计算协方差矩阵:np.cov(x),np.cov(x,y)计算矩阵的迹(对角线元素和):a.trace()相关系数:np.corrcoef(x,y)给出对角线元素:a.diagonal() 四、线性代数 代码语言:javascript 复制
np.trace # 对角元素和 np.det # 矩阵的行列式 np.eig # 方阵的 本征值和本征向量 np.inv # 方阵的逆 np.pinv # 矩阵的 Moore-Penrose伪逆 np.qr # QR分解 np.svd # 奇异值分解 np.solve # 解线性方程组 Ax = B, A为方阵 np.lstsq # Ax = b 最小二乘解 ...
numpy.trace(a ,offset,axis1,axis2,dtype,out):沿数组的对角线返回总和。 numpy.linalg.solve(a, b):求解线性矩阵方程或线性标量方程组。 numpy.linalg.tensorsolve(a, b ,axes):为 x 解出张量方程 a x = b numpy.linalg.lstsq(a, b ,rcond):将最小二乘解返回到线性矩阵方程。
np.trace(a):计算对角线元素的和 3.排序函数: np.sort(a):排序,返回a中的元素,不影响原数组。 np.argsort(a):升序排列,返回a的索引 np.unique(a):排除重复元素之后,升序排列,返回a中的元素 4.计算函数(元素级计算) np.abs(a)、np.fabs(a):计算绝对值 ...
本节主要介绍如下函数: diag:以一维数组的形式返回方阵的对角线(或非对角线)元素,或将一维数组转换为方阵(非对角线元素为0)。 dot:矩阵乘法。 trace:计算对角线元素的和。 det:计算矩阵行列式。 eig:计算方阵的特征值和特征向量。 inv:计算方阵的逆。