python科学计算基础知识

1、导入基本函数库

import numpy as np

 

2、获取矩阵元素字节数

a=np.array([1,2,3],dtype=np.float32)
a.itemsize
output: 4

3、获取数组维数A.shape

例如

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]);

a.shape

output:(2,3)

4、选取某一行或某一列元素,

注意numpy中数组起始坐标是0开始的，跟matlab中有区别。matlab中是从1开始的。

python中列表[start,end,step]，有开始数、终止数、步长；而matlab中是[start:step:end]。

 

a[:,0]，选取第一列

a[0,:],选取第一行

5、numpy中数组赋值时，如果没有超过原始数组维数时，只将引用赋值，而不是复制赋值。

如果想要进行复制，需要使用函数B=A.copy(),与matlab有区别例如：

import numpy as np
b=np.ones((3,3))
c=b;
print 'b\n',b
print 'c:\n',c
c[0,0]=12;
print 'b\n',b
print 'c:\n',c

b
[[ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]]
c:
[[ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]]
b
[[ 12.   1.   1.]
 [  1.   1.   1.]
 [  1.   1.   1.]]
c:
[[ 12.   1.   1.]
 [  1.   1.   1.]
 [  1.   1.   1.]]

6、 2维矩阵matrix,python中matrix只能是二维的。

简单应用，矩阵乘

a=np.matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]);
b=np.matrix([[1],[0],[0]]);
a*b
matrix([[1],
        [4],
        [7]])

也可以使用数组点积表示：

A=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
x=np.array([[1],[0],[0]])
A.dot(x)
array([[1],
       [4],
       [7]])

7、当需要将数组转换成矩阵时，要使用np.matrix(A)

例如

a=np.ones((3,3));

b=np.ones((3,1));

np.matrix(a)*b

matrix([[ 3.],
        [ 3.],
        [ 3.]])

 8、深度复制，对于列表、元组、字典想要复制，需要使用copy模块里deepcopy函数

例如：

import copy as cp
a=[[1,2,3],[4,5,6]];
b=cp.deepcopy(a);
a[1][1]=12;
print a
print b

9、array是元素与元素之间的运算

matrices是服从线性代数运算法则

通过dot来更改运算方式

x=np.ones((2,4));
y=np.ones((4,2));
print np.dot(x,y)

[[ 4.  4.]
 [ 4.  4.]]

 

array数据类型转换成matrix类型，需要使用Z=asmatrix(A)或Z=mat(A)

a=array([1,2,3]);
a*a

a=np.array([1,2,3]);
a*a

array([1, 4, 9])

10、type、dtype、shape用法

type用来说明数据类型type(A)

dtype是用来指示array数据类型A.dtype

shape用来说明array的大小,A.shape