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numpy库：做矩阵计算

矩阵的深浅赋值：
b = a 改变两个矩阵的任意一个，两个都变，地址相等

c = a.view()   地址不一样，但共用一个值

d = a.copy()    两者没有关系一个对另一个不影响

 

判断矩阵是否有某值，返回bool值：

矩阵  a =(b ==10)   b[a]   提取该值

 

矩阵的数学运算：

矩阵     c*d   对应元素相乘    

c.dot(d)  ,   np.dot(c, d)   矩阵的点乘  (正常的矩阵运算)

np.exp(b)   e的幂次方   np.sqrt(b)  开放

 

b.argmax(axis = 0)   把列中最大值得 index 返回

np.arange(0, 40, 10) 0~40之间 隔  10 取一值

np.sort(b, axis = 1)  按行排列 

 

import numpy as np

np.empty([2, 2])
       # array([[ -9.74499359e+001,   6.69583040e-309],
        #      [  2.13182611e-314,   3.06959433e-309]])         
        #random
        
np.empty([2, 2], dtype=int)
       # array([[-1073741821, -1067949133],
         #      [  496041986,    19249760]]) 
　　　　　#矩阵的输入 np.arry([],[],[])

import numpy as np

a = np.arange(4).reshape((2, 2))  # 数值在0~4之间的2行2列矩阵
# array([[0, 1],[2, 3]])
print(a)

import numpy as np
from numpy import pi

print(np.zeros((3, 4)), '\n')
print(np.ones((3, 4), dtype=np.int32), '\n') # 矩阵中数据类型保持一致，

print(np.random.random((3, 4)), '\n')  # 0~1之间生成3行4列矩阵

b = np.linspace(0, 2*pi, 100)
print(b)  # 0~2*pi之间取100个值 不是矩阵

import numpy as np

print(np.amax(a))  # 所有元素进行比较
print(np.amax(a, axis=0))  # 按列进行比较
# array([2, 3])
print(np.amax(a, axis=1))  # 按行比较
# array([1, 3])

b = np.random.random((4, 4))
print(b, '\n')
print(b[:, 0:2]) # 所有行，0~2列
print(b[1, 2])
print(b.shape) # 矩阵的行列