Python的numpy库中将矩阵转换为列表等函数的方法_python


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(7)计算二维数组某一行或某一列的最大值最小值:

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>>> import numpy as np

>>> a = np.arange(15).reshape(5,3) #构造一个5行3列的二维数组

>>> a

array([[ 0, 1, 2],

  [ 3, 4, 5],

  [ 6, 7, 8],

  [ 9, 10, 11],

  [12, 13, 14]])

>>> b = a[:,0].min() ##取第0列的最小值,其他列同理

>>> b

0

>>> c = a[0,:].max() ##取第0行的最大值,其他行同理

>>> c

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(8)向数组中添加列:np.hstack()

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n = np.array(np.random.randn(4,2))

  

n

Out[153]:

array([[ 0.17234 , -0.01480043],

  [-0.33356669, -1.33565616],

  [-1.11680009, 0.64230761],

  [-0.51233174, -0.10359941]])

  

l = np.array([1,2,3,4])

  

l

Out[155]: array([1, 2, 3, 4])

  

l.shape

Out[156]: (4,)

可以看到,n是二维的,l是一维的,如果直接调用np.hstack()会出错:维度不同。

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n = np.hstack((n,l))

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

解决方法是将l变为二维的,可以用(5)中的方法:

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n = np.hstack((n,l[:,np.newaxis])) ##注意:在使用np.hstack()时必须用()把变量括起来,因为它只接受一个变量

  

n

Out[161]:

array([[ 0.17234 , -0.01480043, 1.  ],

  [-0.33356669, -1.33565616, 2.  ],

  [-1.11680009, 0.64230761, 3.  ],

  [-0.51233174, -0.10359941, 4.  ]])

下面讲一下如何按列往一个空列表添加值:

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n = np.array([[1,2,3,4,5,6],[11,22,33,44,55,66],[111,222,333,444,555,666]]) ##产生一个三行六列容易区分的数组

  

n

Out[166]:

array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6],

  [ 11, 22, 33, 44, 55, 66],

  [111, 222, 333, 444, 555, 666]])

  

sample = [[]for i in range(3)] ##产生三行一列的空列表

Out[172]: [[], [], []]

for i in range(0,6,2): ##每间隔一列便添加到sample中

 sample = np.hstack((sample,n[:,i,np.newaxis])) 

   

  

sample

Out[170]:

array([[ 1., 3., 5.],

  [ 11., 33., 55.],

  [ 111., 333., 555.]])

持续更新中……

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以上就是Python的numpy库中将矩阵转换为列表等函数的方法_python的详细内容,更多文章请关注木庄网络博客!!

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