专门处理矩阵的数学函数在numpy的子包linalg中定义。比如np.linalg.logm(A)计算矩阵A的对数。可见,这个处理和MATLAB是类似的,使用一个m后缀表示是矩阵的运算。在这个空间内可以使用的有cosm()/sinm()/signm()/sqrtm()等。其中常规exp()对应有三种矩阵形式:expm()使用Pade近似算法、expm2()使用特征值分析算法、...
np.transpose(arr) # 线性代数的矩阵内积 np.dot(arr.T, arr) 1. 2. 3. 4. 5. 但是在更高维度上,T属性依旧还是轴对换,transpose方法还需要提供轴编号组成的元组,这个真的是非常难以理解。 通用函数:快速的元素级数组函数 我曾经写过一篇文章,叫做R语言的数据管理里面提到了基石函数,来源于《R语言实战》的...
10.2.5 矩阵运算126 10.3 Matplotlib127 10.3.1 Matplotlib简介127 10.3.2 线性图127 10.3.3 散点图128 10.3.4 饼状图129 10.3.5 条形图129 10.3.6 直方图130 10.4 SciPy130 10.4.1 SciPy简介131 10.4.2 二项分布131 10.4.3 正态分布132 10.4.4 beta分布133 10.4.5 指数分布133 ...
一、 图像在计算机中存储为矩阵。矩阵上一个点表示一个像素。若矩阵由一系列0～255的整数值组成,则表现为灰度图。便于理解,以下贴出代码: import cv2 import numpy as np img = np.ones((3,3),dtype=np.uint8)#random.random()方法后面不能加数据类型 #img = np.random.random((3,3)) #生成随机数都...
5.4.1 创建NumPy矩阵 169 5.4.2 矩阵的属性和基本运算 170 5.4.3 线性代数运算 172 5.5 NumPy文件读写 175 5.5.1 二进制文件读写 175 5.5.2 文件列表形式数据读写 178 小结 180 课后习题 180 第6章 pandas基础 182 6.1 pandas常用类 182 6.1.1 Series 182 6.1.2 DataFrame 187 6...
7.3.1 邻接矩阵 226 7.3.2 邻接表 227 7.3.3 实现 227 7.4 广度优先搜索 230 7.4.1 词梯问题 230 7.4.2 构建词梯图 230 7.4.3 实现广度优先搜索 232 7.4.4 分析广度优先搜索 235 7.5 深度优先搜索 236 7.5.1 骑士周游问题 236 7.5.2 构建骑士周游图 236 7.5.3 实现骑士周游 238 ...
6.1 矩阵操作函数库（NumPy）6.1.1 NumPy的安装 6.1.2 NumPy的基本使用 6.2 科学计算的核心包（SciPy）6.2.1 科学计算的核心包的安装 6.2.2 科学计算的核心包的基本使用 6.3 Python 的绘图库（Matplotlib）6.3.1 Matplotlib简介及安装 6.3.2 Matplotlib的基本使用 6.4 数据分析包（Pandas）6.4.1...
7.1.2 创建矩阵 7.1.3 ndarray 对象属性 7.1.4 矩阵的截取 7.1.5 矩阵的合并 7.1.6 通过函数创建矩阵 7.1.7 矩阵的运算 7.1.8 保存和加载数据 7.2 Pandas 7.2.1 安装Pandas 7.2.2 Series 7.2.3 DataFrame 7.2.4 常用操作 7.2.5 Pandas 操作CSV 文件 7.2.6 SQLAlchemy 操作数据库...
一、原理:在shell配置文件中添加环境变量PYTHONPATH。 二、操作过程:在用户目录,找到隐藏文件.bashrc或.zshrc文件的末尾,添加下面句子: export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:custom_packages_path 举例:export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/root/lidawei/python3/includes ...