NumPy深度解析:矩阵操作与线性代数库及IO函数实战

0 下载量 155 浏览量 更新于2024-08-29 收藏 133KB PDF 举报
本文主要介绍了Python数据分析库NumPy在矩阵、线性代数以及IO操作方面的功能。通过一系列的文章,作者逐步深入地讲解了NumPy的相关知识点,包括矩阵的创建和操作,线性代数的基本运算,以及如何进行数据的保存和加载。 【1×00】NumPy矩阵库: 在NumPy中,可以使用`numpy.mat()`、`numpy.asmatrix()`和`numpy.matrix()`来创建矩阵。这三个函数的主要区别在于它们返回的对象类型和行为: - `numpy.mat()`将数组或列表转换为矩阵对象,它具有二维数组的属性,但其乘法运算符(*)会执行矩阵乘法,而不是元素级乘法。 - `numpy.asmatrix()`也用于将数组转换为矩阵,但通常是为了保持兼容性,因为它返回的是一个矩阵视图,而不是副本,因此更节省内存。 - `numpy.matrix()`则创建一个新矩阵,同样会将乘法运算符(*)解释为矩阵乘法。与`numpy.mat()`不同的是,`numpy.matrix()`允许在构造时使用逗号分隔的列表表示二维矩阵。 此外,`numpy.bmat()`用于构建块矩阵,`numpy.matlib.empty()`, `numpy.matlib.zeros()`, `numpy.matlib.ones()`, `numpy.matlib.eye()`, `numpy.matlib.identity()`用于生成不同类型的零矩阵、单位矩阵等。`numpy.matlib.repmat()`重复矩阵,`numpy.matlib.rand()`和`numpy.matlib.randn()`分别生成随机数矩阵。 【2×00】NumPy线性代数库: NumPy提供了丰富的线性代数功能,包括: - `numpy.dot()`执行向量或矩阵的点积。 - `numpy.vdot()`计算两个向量的点积,考虑了向量的共轭。 - `numpy.inner()`计算两个数组的内积,等同于点积。 - `numpy.outer()`计算两个数组的外积,生成一个新的二维数组。 - `numpy.matmul()`执行矩阵乘法,遵循与Python 3.5及更高版本中的星号运算符(*)相同的规则。 - `numpy.tensordot()`对多维数组进行张量积操作。 - `numpy.linalg.det()`计算矩阵的行列式。 - `numpy.linalg.solve()`解线性方程组。 - `numpy.linalg.inv()`计算矩阵的逆。 这些函数在处理线性代数问题时非常有用,特别是对于数据分析和科学计算。 【3×00】NumPy IO操作: NumPy提供了多种方法来保存和加载数据: - `numpy.save()`将数组保存为.npy二进制文件。 - `numpy.load()`从.npy文件加载数组。 - `numpy.savez()`可以保存多个数组到一个单一的归档文件(.npz)。 - `numpy.savetxt()`将数组写入文本文件,每个数组元素占一行。 - `numpy.loadtxt()`从文本文件加载数据到数组,支持跳过头部行和自定义分隔符。 - `numpy.genfromtxt()`从文本文件中生成数组,可以处理缺失数据和列名。 这些IO功能使得NumPy能方便地进行数据持久化,便于在不同程序之间交换数据或备份重要数据。 总结来说,NumPy是Python数据分析的重要工具,它的矩阵库和线性代数功能为处理矩阵运算提供了便利,而IO操作则确保了数据的存储和读取效率。通过熟练掌握这些功能,数据分析师和科学家能够更高效地进行数据处理和分析工作。
2019-07-19 上传
NumPy是在python中处理数据的最基本和最强大的包。 如果您打算从事数据分析或机器学习项目,那么对numpy的充分理解几乎是必须的。 其他用于数据分析的软件包(如pandas)是建立在numpy之上,用于构建机器学习应用的scikit-learn软件包也在numpy上运行。 但对于.NET开发人员来说,却没有这样的强大工具库。 虽然有像Deedle和Math.NET这样的开源库,但它们不是很容易使用,也不能借用很多现有的python代码。 NumSharp(Numerical .NET)可以说是C#中的线性代数库。 它是用C#编写的,符合.netstandard 2.0库标准。 它的目标是让.NET开发人员使用NumPy的语法编写机器学习代码,从而最大限度地借鉴现有大量在python代码的转译成本。 NumSharp使用最新的Span技术安全高效地访问内存,优化每个模拟API的性能,确保最底层的NDArray达到最佳性能状态。NumSharp对于在数组上执行数学和逻辑运算非常有用。 它为.NET中的n阵列和矩阵的操作提供了大量有用的功能。 让我们给出一个代码片段来说明如何使用NumSharp。 // 初始化一个NumSharp实例,类名故意叫NumPy var np = new NumPy(); // 产生一个数字0到9的向量 np.arange(10) // 产生一个3维张量 np.arange(12).reshape(2, 3, 2); // 产生10个0到9的随机数,并转换成5*5的矩阵 np.random.randint(low: 0, high: 10, size: new Shape(5, 5)); 上面的代码是不是看起来否非常接近python代码?简直就是如出一辙。NumSharp的目的就是让你可以轻松的复制粘贴Python代码。 如何安装: PM> Install-Package NumSharp   NumSharp 已被如下项目使用: Pandas.NET Bigtree.MachineLearning CherubNLP BotSharp 标签:numpy