NumPy 矩阵库函数

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NumPy包含一个矩阵库NumPy.matlib，这个模块的函数用于处理矩阵而不是ndarray对象。

NumPy中，ndarray数组可以是n维的，与此不同，矩阵总是二维的，但这两种对象可以相互转换。

matlib.empty()

empty()函数返回一个新的矩阵，但不会初始化矩阵元素。

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


• shape 定义新矩阵形状的int或int的元组
• dtype 可选，指定矩阵数据类型
• order C 或 F

示例

import numpy.matlib
import numpy as np a = np.matlib.empty((2,2))
print (a)


输出

[[6.91241356e-310 1.37748664e-316]
[6.91240378e-310 6.91240378e-310]]


可以看到，矩阵元素都是随机值。

numpy.matlib.zeros()

zeros()函数返回一个新的矩阵，矩阵元素被初始化为0。

示例

import numpy.matlib
import numpy as np a = np.matlib.zeros((2,2))
print (a)


输出

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


numpy.matlib.ones()

zeros()函数返回一个新的矩阵，矩阵元素被初始化为1。

示例

import numpy.matlib
import numpy as np a = np.matlib.zeros((2,2))
print (a)


输出

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


numpy.matlib.eye()

eye()函数返回一个矩阵，对角线上的元素都是1，其它地方都是0。该函数接受以下参数。

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


• n 返回矩阵中的行数
• M 列数，默认为n
• k 对角线的开始索引
• dtype 矩阵的数据类型

示例

import numpy.matlib
import numpy as np print('对角线的开始索引为0：')
print(np.matlib.eye(n = 3, M = 4, k = 0, dtype = float))
print('\n')print('对角线的开始索引为1：')
print(np.matlib.eye(n = 3, M = 4, k = 1, dtype = float))
print('\n')


输出

对角线的开始索引为0：
[[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]]对角线的开始索引为1：
[[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1.]]


numpy.matlib.identity()

identity()函数返回指定大小的单位矩阵。单位矩阵是一个所有对角元素都为1的方阵。

示例

import numpy.matlib
import numpy as np
print (np.matlib.identity(5, dtype = float))


输出

[[ 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()

rand()函数返回一个指定大小的矩阵，其中填充随机值。

示例

import numpy.matlib
import numpy as np
print (np.matlib.rand(3,3))


输出

[[0.5413199 0.5749519 0.19755942]
[0.57128833 0.24267348 0.65186677]
[0.08517 0.9238393 0.15061818]]