Python NumPy矩阵对象详解及方法_python

import numpy as np
import numpy.matlib as mat

print(np.mat([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=np.int)) # 使用列表创建矩阵
print(np.mat(np.arange(6).reshape((2,3)))) # 使用数组创建矩阵
print(np.mat('1 4 7; 2 5 8; 3 6 9')) # 使用Matlab风格的字符串创建矩阵

print(mat.zeros((2,3))) # 全0矩阵
print(mat.ones((2,3))) # 全1矩阵
print(mat.eye(3)) # 单位矩阵
print(mat.empty((2,3))) # 空矩阵
print(mat.rand((2,3))) # [0,1)区间随机数矩阵
print(mat.randn((2,3))) # 均值0方差1的高斯（正态）分布矩阵

import numpy as np

m = np.mat(np.arange(6).reshape((2,3)))
print(m)
print(m.T) # 返回自身的转置矩阵
print(m.H) # 返回自身的共轭转置矩阵
print(m.I) # 返回自身的逆矩阵
print(m.A) # 返回自身数据的视图（ndarray类）

import numpy as np

a = np.random.randint(0,10,(2,3))
print(a)

b = np.random.randint(0,10,3)
print(b)

print(a*b) # shape不同的两个数组也可以相乘
print(b*a)

a = np.random.randint(0,10,(2,3))
b = np.random.randint(0,10,3)
c = np.random.randint(0,10,(3,2))

print(np.dot(a,b))
print(np.dot(a,c))