numpy:矩阵定义与索引
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了numpy:矩阵定义与索引相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 写在前面: numpy不区分数组与矩阵,通用! 已亲测。建议:全部用np.array()即可,不需要用np.matrix()!
(1) 二维 矩阵/数组定义:老忘,记录一下!
import numpy as np
a = np.array( [ [1,2],[4,5],[2,10] ] ) # 3x2的二维矩阵
# 注意: 两层中括号 ! 每一维 在一个中括号中!每一个中括号中的单个元素用逗号分开。
(2)矩阵索引:这个很容易错! √
先看一个例子:还是用上面的a矩阵,想提取它里面的5元素!
import numpy as np
a = np.array( [ [1,2],[4,5],[2,10] ] )
d = a[1,1] # 第2个[]中的第2个元素------5
# 说明1:第一个下标是指第几个[];第二个下标是指定[]中的第几个元素。
# 说明2:python所有下标都是从0开始。
以上是关于numpy:矩阵定义与索引的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Numpy中的矩阵运算+聚合操作+arg运算(2019.1.17)
在 numpy 中从具有索引的 2D 矩阵构建 3D 布尔矩阵
如何通过索引将 scipy.sparse 矩阵分配给 NumPy 数组?
使用 NumPy 从矩阵中获取最小/最大 n 值和索引的有效方法