1.矩阵乘法 A=\left( \begin{matrix} a& b\\ c& d\\ \end{matrix} \right) ,B=\left( \begin{matrix} 1& 2\\ 3& 4\\ \end{matrix} \right) ,\text{计算}AB from sympy import * a,b,c,d=symbols("a,b,c,d") A=Matrix([[a,b],[c,d]]) B=Matrix([[1,2],[3,4]]) ...
> numpy.matlib.zeros():创建一个以0填充的矩阵 > numpy.matlib.ones():创建一个以1填充的矩阵 import numpy.matlib import numpy as np print(np.matlib.zeros((2,2))) # 创建一个2行2列的全0矩阵 print(np.matlib.ones((2,2))) # 创建一个2行2列的全1矩阵 1. 2. 3. 4. 5. 运行结果: ...
df_1=pd.pivot_table(df,index=['所在地区'],columns='所处阶段',values=['违约次数' ],aggfunc=np.sum) val=sorted(list(df['所处阶段'].unique())) df_1.columns=pd.Series(val) df_1.reset_index(inplace=True) df_1 1. 2. 3. 4. 5. 结果如下: 到此,符合我们的要求。
python的基础知识总结 使用到了numpy库,所以第一步需要 import numpy as np 1.创建矩阵 1.1一般矩阵的创建 创建一个二维的矩阵,并使用ndim、shape、size分别获取矩阵的维度,大小,元素个数。 # 1)创建矩阵 a1 = np.array([[1,2,3],
1.构造矩阵 x=array(([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]))print(x)print(type(x)) 输出结果如下 [[123][456][789]]<class'numpy.ndarray'> 2.返回矩阵的主对角线元素,构造对角矩阵 y=diag(x) 输出结果y变量的值和类型如下: [159]<class'numpy.ndarray'> ...
矩阵基本定义 本节主要介绍不同矩阵名称背后的定义,并直接使用代码来计算我们希望看到的结果。在 python 代码中的numpy模块几乎可以说是数值计算的唯一选择。A = np.random.randint(0, 10, 72)A = A.reshape(9, 8)print(A)输出:[[5 4 5 8 5 7 0 7][5 6 4 0 9 8 6 5][1 2 9 6 7 7 3...
np.dot(矩阵1,矩阵2) 8、多维数组之间的运算(sum、max、min等)需要先对其进行数组的分层,可以用axis=0-维数-1来进行分层,具体例子如下: 9、对于矩阵之间的拼接: (1)np.concatenate((list1,list2),axis=0):矩阵之间的拼接 (2)np.vstack((list1,list2)):矩阵之间的上下纵向追接(列数) ...
因为行向量是n行1列,那么第2个矩阵肯定是1行n列,这就变成了向量间的叉积。 这个计算过程,相比前面更简单些。 如果把行向量放前面,结果就变为了标量。 矩阵有一个转置的属性,和数学标记相同,用T来完成。转置前后,shape相互颠倒,也就是行数和列数颠倒。
Python中的矩阵可以使用NumPy库进行创建和操作。 要创建一个矩阵,可以使用NumPy库中的np.array()函数。该函数可以接受一个多维列表作为参数,并将其转换为矩阵。例如: import numpy as np matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(matrix) 输出结果为: [[1 2 3] [4 5...
8. 主子矩阵 - Principle submatrix 如果所取的子矩阵中对角元素恰为矩阵对角线元素,称该子矩阵为主子矩阵。 print(C[::2, ::2]) 输出: [[6, 9], [8, 3]] print(C[:2, :2]) 输出: [[6, 4], [8, 4]] print(C[1:3, 1:3]) 输出: [[4, 5], [9, 3]] ...