Biblioteca de matrices (Matrix) de NumPy

一个 M × N的矩阵是一个由 M 行(row)N 列(column)元素排列成的矩形阵列。

矩阵里的元素可以是数字、符号或数学式。

matlib.empty()

matlib.empty() 函数返回一个新的矩阵，语法格式为：

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

参数说明：

shape: 定义新矩阵形状的整数或整数元组 Dtype: 可选，数据类型 order: C（行序优先） 或者 F（列序优先）

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

El resultado de la salida es:

　[[　2.60605835e-31　-5.21211670e-31　1.30302917e-31]
　[-5.21211670e-31　1.13363538e-30　-3.51817877e-31]
　[　1.30302917e-31　-3.51817877e-31　2.01969522e-31]]

numpy.matlib.zeros()

numpy.matlib.zeros() 函数创建一个以 0 填充的矩阵。

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

El resultado de la salida es:

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

numpy.matlib.ones()

numpy.matlib.ones()函数创建一个以 1 填充的矩阵。

numpy.matlib.zeros() 函数创建一个以 0 填充的矩阵。

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

El resultado de la salida es:

　[[1.　1.　1.]
　[1.　1.　1.]
　[1.　1.　1.]]

numpy.matlib.eye()

numpy.matlib.eye() 函数返回一个矩阵，对角线元素为 1，其他位置为零。

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

参数说明：

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: 数据类型

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

El resultado de la salida es:

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

numpy.matlib.identity()

La función numpy.matlib.identity() devuelve una matriz unitaria de tamaño dado.

La matriz unitaria es una matriz cuadrada, y los elementos de la diagonal principal (denominada diagonal principal) van desde la esquina superior izquierda hasta la esquina inferior derecha son 1Además, todos los demás son 0.

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

El resultado de la salida es:

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

numpy.matlib.rand()

La función numpy.matlib.rand() crea una matriz de tamaño dado, con datos llenados de manera aleatoria.

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

El resultado de la salida es:

　　　[[0.32547795　0.58224179　0.87177046]
　[0.83941411　0.43408716　0.43073829]
　[0.39730874　0.84168031　0.99831525]]

Las matrices siempre son bidimensionales, mientras que ndarray es un array n-dimensional. Ambos objetos son intercambiables.

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

El resultado de la salida es:

　　　[[1　2]　
　[3　4]]

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

El resultado de la salida es:

　　　[[1　2]　
　[3　4]]

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

　　　[[1　2]　
　[3　4]]