NumPy Matrix矩阵库

NumPy 提供了一个 矩阵库模块 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个 matrix 对象，而非 ndarray 对象。矩阵由 m 行 n 列（m*n）元素排列而成，矩阵中的元素可以是数字、符号或数学公式等。

matlib.empty()

matlib.empty() 返回一个空矩阵，所以它的创建速度非常快。

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

该函数的参数说明如下：

• shape：以元组的形式指定矩阵的形状。
• dtype：表示矩阵的数据类型。
• order：有两种选择，C（行序优先） 或者 F（列序优先）。

示例如下：

import numpy.matlib
import numpy as np
#矩阵中会填充无意义的随机值
print(np.matlib.empty((2,2)))

输出结果：

[[1.81191899e+167 6.65173396e-114]
[9.71613265e-243 6.96320200e-077]]

numpy.matlib.zeros()

numpy.matlib.zeros() 创建一个以 0 填充的矩阵，示例如下：

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

输出结果：

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

numpy.matlib.ones()

numpy.matlib.ones() 创建一个以 1 填充的矩阵。

import numpy.matlib
import numpy as np
print(np.matlib.ones((2,2)))

输出结果：

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

numpy.matlib.eye()

numpy.matlib.eye() 返回一个对角线元素为 1，而其他元素为 0 的矩阵 。

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

• n：返回矩阵的行数；
• M：返回矩阵的列数，默认为 n；
• k：对角线的索引；
• dtype：矩阵中元素数据类型。

示例如下：

import numpy.matlib
import numpy as np
print (np.matlib.eye(n =  3, M =  4, k =  0, dtype =  float))

输出结果：

[[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]]

numpy.matlib.identity()

该函数返回一个给定大小的单位矩阵，矩阵的对角线元素为 1，而其他元素均为 0。

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

输出结果：

[[ 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()

numpy.matlib.rand() 创建一个以随机数填充，并给定维度的矩阵。示例如下：

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

示例如下：

[[0.23966718 0.16147628 0.14162   ]
[0.28379085 0.59934741 0.62985825]
[0.99527238 0.11137883 0.41105367]]

这里需要注意，因为 matrix 只能表示二维数据，而 ndarray 也可以是二维数组，所以两者可以互相转换。示例如下：

#创建矩阵i
import numpy.matlib
import numpy as np 
i = np.matrix('1,2;3,4') 
print (i)

输出结果：

[[1  2]
[3  4]]

实现 matrix 与 ndarray 之间的转换，如下所示：

import numpy.matlib
import numpy as np 
j = np.asarray(i) 
print (j)
k = np.asmatrix (j)
print (k)

输出结果：

ndarray：
[[1  2]
[3  4]]
matrix：
[[1  2]
[3  4]]