由于向量是一维的，所以第一个每次输出都是一 length():返回数组行列大小的最大值，对于向量，表示其长度 例如: 索引向量 通过在括号内输入零个(全部输出)或多个元素的索引值，可以单个或分组访问向量中的元素...可以通过以下两种方式中的任意一种访问向量中的元素: 使用数值向量和逻辑向量。 数值索引 通过在括号内输入零个或多个元素的索引值，可以单个或分组访问向量中的元素。...例子: 另外，索引环境中的关键字end表示向量中的最后一个元素的索引 **注意:**在Matlab中在赋值操作中输入的索引超过当前的边界，Matlab会自动扩列，空位用零补齐，比如，...例子 向量中的指数 . ∗ .* .∗ 和 ∗ * ∗的区别: 对于矩阵和数字之间的运算， . ∗ .* .∗ 和 ∗ * ∗没什么区别，但是对于矩阵和矩阵之间， . ∗ .* .∗ 表示矩阵对应元素相乘...，每列的最大值和每列的最小值 连接数组 看一个简单的例子 切片数组 对一个数组进行切片：A(对行索引,对列索引) 例子： 重塑数组 有些时候我们希望将某一维度的数组变形为另一种维度的需求
这里需要双括号，因为第二个位置参数是为dtype保留的。 随机矩阵的生成也类似于向量的生成： ? 二维索引语法比嵌套列表更方便： ?...和一维数组一样，上图的view表示，切片数组实际上并未进行任何复制。修改数组后，更改也将反映在切片中。 axis参数 在许多操作（例如求和）中，我们需要告诉NumPy是否要跨行或跨列进行操作。...为了使用任意维数的通用表示法，NumPy引入了axis的概念：axis参数实际上是所讨论索引的数量：第一个索引是axis=0，第二个索引是axis=1，等等。...这里的-1参数表示reshape自动计算第二个维度上的数组长度，None在方括号中充当np.newaxis的快捷方式，该快捷方式在指定位置添加了一个空axis。...在MATLAB处理这类问题的方法是创建一个meshgrid： ? 该meshgrid函数接受任意一组索引，mgrid仅是切片，indices只能生成完整的索引范围。
通过布尔数组索引 当我们使用整数数组索引数组时，我们提供一个索引列表去选择。通过布尔数组索引的方法是不同的我们显式地选择数组中我们想要和不想要的元素。 ...第二种通过布尔来索引的方法更近似于整数索引；对数组的每个维度我们给一个一维布尔数组来选择我们想要的切片。 ...，在之前的例子中，b1是一个秩为1长度为三的数组(a的行数)，b2(长度为4)与a的第二秩(列)相一致。...索引：比较矩阵和二维数组 注意NumPy中数组和矩阵有些重要的区别。NumPy提供了两个基本的对象：一个N维数组对象和一个通用函数对象。其它对象都是建构在它们之上的。...对二维数组使用一个冒号产生一个一维数组，然而矩阵产生了一个二维矩阵。10例如，一个M[2,:]切片产生了一个形状为(1,4)的矩阵，相比之下，一个数组的切片总是产生一个最低可能维度11的数组。
必须输入一个列表，如果列表中的每个元素都是一个数，那么返回的是一个ndarray类型的向量；如果列表中的每个元素都是同维度的列表（也可以是元组），那么返回的是一个矩阵；如果输入的列表中的列表的每个元素都是同维度的列表...第二个参数要求是一个’ndarray’类型的矩阵或者是列表类，里面存放的是增值索引，显然索引值应该全为整数。...后者中的增值索引如果有重复的索引，则所有相同索引中的最后的索引会生效，而前者利用累加函数则会将所有的重复索引对应的值累加到被加矩阵该索引处。...在Matlab中也有与之相对应的索引方式，最明显的差异有三个：一是numpy矩阵对象的索引使用的是[]，而Matlab使用的是()；二是在逐个索引方面，numpy矩阵对象的索引通过负整数对矩阵进行倒序索引...与Matlab最大的区别就是，当矩阵对象利用索引生成一个新的矩阵时，不会产生大量的内存，因为它只会把索引区域对应的内存位置赋值给了这个新的变量，我们常常将这个变量称之为视图。
，NumPy以类似嵌套列表的形式显示它，但是呈以下布局： 最后的轴从左到右打印次后的轴从顶向下打印剩下的轴从顶向下打印，每个切片通过一个空行与下一个隔开 一维数组被打印成行，二维数组成矩阵，三维数组成矩阵列表...第二种通过布尔来索引的方法更近似于整数索引；对数组的每个维度我们给一个一维布尔数组来选择我们想要的切片。 ...，在之前的例子中，b1是一个秩为1长度为三的数组(a的行数)，b2(长度为4)与a的第二秩(列)相一致。...索引：比较矩阵和二维数组 注意NumPy中数组和矩阵有些重要的区别。NumPy提供了两个基本的对象：一个N维数组对象和一个通用函数对象。其它对象都是建构在它们之上 的。...对二维数组使用一个冒号产生一个一维数组，然而矩阵产生了一个二维矩阵。10例如，一个M[2,:]切片产生了一个形状为(1,4)的矩阵，相比之下，一个数组的切片总是产生一个最低可能维度11的数组。
print(nums[2:]) # 从索引 2 到列表末尾获取一个切片；打印 "[2, 3, 4]" print(nums[:2]) # 从列表开始到索引 2（不包括 2）获取一个切片...# b[0, 0] 与 a[0, 1] 是相同的数据 # 再次打印原始数组的第二个元素，现在它应该变为 "77" print(a[0, 1]) # 打印 "77" 还可以混合使用整数索引和切片索引...请注意，这与 MATLAB 处理数组切片的方式非常不同： import numpy as np # 创建一个形状为 (3, 4) 的二维数组 a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8...# 使用混合整数索引和切片会产生一个低秩数组， # 而只使用切片会产生与原始数组相同秩的数组： row_r1 = a[1, :] # 第二行的秩 1 视图 row_r2 = a[1:2, :]...在第二个例子中，选择了第一行、第二行和第三行的第一列的元素。 在第三个例子中，选择了第一行和第一列的元素，并重复使用了第一行的第二列的元素。
在 Python 中数字是标量，数字不具有形状，是 0 维度的数值。但是在 MATLAB 中，数字是 1×1 的矩阵。在 MATLAB 中可以用 size(data) 来查看数据的形状。 ?...Python 中的数字 ? MATLAB 中的数字 字符串。在 Python 和 MATLAB 中都可以使用单引号或者双引号表示字符串。...且在 Python 中使用 [] 可以对字符串进行索引和切片操作。但是在 MATLAB 中字符串用 () 来进行索引操作，且第一个索引位置从 1 开始。 ?...Python 中的字符串索引和切片操作 ? MATLAB 中的字符串索引和切片操作 列表。Python 中的列表和 MATLAB 中的数组类似，除了一维的情况。...for 循环的操作也不同，MATLAB 中的每个 for 循环结束，要跟随一个 end。 参考 MATLAB®to Python: A Migration Guide
在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank)。 例如，在3D空间一个点的坐标[1, 2, 3]是一个秩为1的数组，因为它只有一个轴。...打印数组 当你打印一个数组，NumPy以类似嵌套列表的形式显示它，但是呈以下布局： 最后的轴从左到右打印次后的轴从顶向下打印剩下的轴从顶向下打印，每个切片通过一个空行与下一个隔开 一维数组被打印成行，二维数组成矩阵...通过布尔数组索引 当我们使用整数数组索引数组时，我们提供一个索引列表去选择。通过布尔数组索引的方法是不同的我们显式地选择数组中我们想要和不想要的元素。...索引：比较矩阵和二维数组 注意NumPy中数组和矩阵有些重要的区别。NumPy提供了两个基本的对象：一个N维数组对象和一个通用函数对象。其它对象都是建构在它们之上 的。...对二维数组使用一个冒号产生一个一维数组，然而矩阵产生了一个二维矩阵。10例如，一个M[2,:]切片产生了一个形状为(1,4)的矩阵，相比之下，一个数组的切片总是产生一个最低可能维度11的数组。
注意，MATLAB 始终返回 2D 或更高维度的数组，而 NumPy 返回 0D 或更高维度的数组 注意事项 子矩阵：可以使用索引列表和 ix_ 命令对子矩阵进行赋值。...RANGES：在 MATLAB 中，0:5 可以作为区间文字和“切片”索引使用（在圆括号内）；然而，在 Python 中，形如 0:5 的结构只能作为“切片”索引使用（在方括号内）。...范围：在 MATLAB 中，0:5既可以用作范围字面量，也可以用作‘切片’索引（放在括号内）；然而在 Python 中，像0:5这样的构造只能作为切片索引（放在方括号内）使用。...如果你曾经使用过 MATLAB 的 & 或 | 运算符，那么在 NumPy 中应该使用对应的 ufuncs logical_and/logical_or。...要保存三维数据，你需要使用 array 或者可能是一个 matrix 的 Python 列表。 维矩阵的最小值。你不能有向量。它们必须被转换为单列矩阵或单行矩阵。
初接触python觉得及其友好（类似matlab），尤其是一些令人拍案叫绝不可思议的简单命令就可以完成非常复杂的计算，但是真正接触一下就发现，python比matlab有很多不一样的特性。...在ndarray中，每个[]就代表1维。这里和matlab或者C++或者fortran都很不一样，没有行优先或者列优先的概念。但是numpy还有一个数据结构是mat。...返回obj的数据 如果在初始化的时候没有指定索引，默认索引是从0开始到N-1的整数，也可以在初始化的时候就指定索引. obj2=pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c...容易混淆/出错的地方 生成0-N数列的函数：在python中是range(N+1)，但是在numpy中是arange(N+1)。...数组切片： numpy的零矩阵 np.zeros((3,3)) 3维零矩阵，对于矩阵，形参必须是带括号（）的，即tuple类型。
比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。...4.1 使用整数索引访问元素 numpy中可以使用整数索引访问数组，以获取该数组中的单个元素或一行元素。 一维数组访问元素的方式与列表访问元素方式相似，它会根据指定的整数索引获取相应位置的元素。...当使用花式索引访问一维数组时，会将花式索引对应的数组或列表的元素作为索引，依次根据各个索引获取对应位置的元素，并将这些元素以数组的形式进行返回；当使用花式索引访问二维数组时，会将花式索引对应的数组或列表的元素作为索引..._2d[[0, 2]]) 输出为： [[1 2 3] [7 8 9]] 在使用两个花式索引，即通过“二维数组[花式索引，花式索引]”形式访问数组时，会将第一个花式索引对应列表的各元素作为行索引...，将第二个花式索引对应列表的各元素作为列索引，再按照“二维数组[行索引，列索引]”的形式获取对应位置的元素。
一维数组被打印为行，二维数组被打印为矩阵，三维数组被打印为矩阵的列表。...、切片和迭代 一维数组可以像列表和其他 Python 序列一样进行索引、切片和迭代。...一维数组然后按行打印，二维数组按矩阵打印，三维数组按矩阵列表打印。...、切片和迭代 一维数组可以像列表和其他 Python 序列一样进行索引、切片和迭代。...一维数组被打印为行，二维数组被打印为矩阵，三维数组被打印为矩阵的列表。
一、向量初始化 NumPy中曾有一个专用的matrix类来代表矩阵，后来被弃用，现在NumPy中的矩阵和2维数组表示同一含义。...（2）随机矩阵生成 随机矩阵的生成也与向量类似： [fffd4b8acb5d47091bfef699985baa15.png] （3）二维数组索引 二维数组的索引语法要比嵌套列表更方便： [ac3e7063a17ebc8196ad59ba030b6bf9...axis参数的值实际上就是维度值，如第一个维是axis=0 ，第二维是axis=1，依此类推。因此，在2维数组中，axis=0指列方向，axis=1指行方向。...使用矩阵乘法@可以计算非对称线性代数外积，两个矩阵互换位置后计算内积： [8046d12b02fd5221149ce186e5f034b3.png] 四、行向量与列向量 在NumPy的2维数组中，行向量和列向量是被区别对待的...默认情况下，一维数组在2维操作中被视为行向量，因此，将矩阵乘行向量时，使用形状(n,)或(1,n)的向量结果一致。
对于多维数组的索引，需要注意的是有一个“轴”的问题（matlab用户肯定很奇怪），其实就是行和列，下面有个图说明。 ? 再用个例子来说明下高维数组的索引方式。 ?...除此之外还有一个布尔型索引，这个和matlab是一样的。 数组转置和轴对称 对于二维数组，可以使用T方法进行转置。 ?...这里原始数组是一个2×2×4的三维数组，transpose的参数是元组（1, 0, 2），对应的下标索引为（0， 1， 2），对比可以知道，arr.transpose(1, 0, 2) 的意思就是将原数组...需要注意的：假设有一个 5×4 的二维数组 arr ，那么np.mean(arr) 表示对整个二维数组的平均，即全部加起来除以个数，并不是matlab中的默认对列求平均。...线性代数 矩阵乘法：使用dot函数而不是 *，使用 * 得到的结果等于是matlab中使用点乘.* 的结果，使用dot函数才是真正的矩阵乘法。
# # 创建二维与多维矩阵 # matrix = np.array([[1,2,3],[1,2,3],[2,3,4]]) # 注意这里有一个小括号，小括号中还有一个中括号 # # 取出某个元素 # a1...# numpy下的方法肯定是有一个小括号的，且不可以改变 # 想要表达多维阵列，则需要输入一个元祖（小括号）或者列表（中括号）来创建，这时就需要小括号或者中括号 # 如果是自己手敲出多维阵列，每一行需要中括号表示...，用逗号分离每一行，然后外层再用一个中括号表示整个矩阵，然后再作为一个举证输入函数中 # print(random) #=======================矩阵的索引，切片==========...[0:2,1]# 注意这里冒号后面的数是不索引的，如果缺省就是到最后，冒号前是可以得到的 # # 冒号后的数不索引，这时python的特点，与MATLAB不一样 # print(a_) # # # 注意切片操作后矩阵维度的变化...# print(SrcMatrix) # # 利用矩阵的方式索引原有矩阵 # matrix1 = SrcMatrix[[0,1],[1,1]]# 这时将两个中括号的对应元素组合起来进行索引，是单个元素索引的扩展
在jupyter notebook中运行以下代码，可以比较NumPy数组和Python列表的数据运算效率： # 考察一个包含一百万整数的数组，和一个等价的Python列表： import numpy...在一个二维数组中，各索引位置上的元素不再是标量而是一维数组： import numpy as np arr2d = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print...print(arr2d[0,2]) 二维数组的索引方式，轴0作为行，轴1作为列： 在多维数组中，如果省略了后面的索引，则返回对象会是一个维度低一点的ndarray（它含有高一级维度上的所有数据...相当于-arr 二元ufunc 描述 add 将数组中对应的元素相加 subtract 从第一个数组中减去第二个数组中的元素 multiply 数组元素相乘 divide、floor_divide 除法或向下圆整除法...fmin将忽略NaN mod 元素级的求模计算（除法的余数) copysign 将第二个数组中的值的符号复制给第一个数组中的值 ---- 3.1 指定输出 在进行大量运算时， 指定一个用于存放运算结果的数组时非常有用的
矩阵的初始化句法与向量类似： 这里必须使用双括号，因为第二个位置参数是 dtype（可选，也接受整数）。...随机矩阵生成的句法也与向量的类似： 二维索引的句法比嵌套列表更方便： view 符号的意思是当切分一个数组时实际上没有执行复制。当该数组被修改时，这些改变也会反映到切分得到的结果上。...默认情况下，一维数组会被视为二维运算中的行向量，因此当用一个矩阵乘以一个行向量时，你可以使用形状 (n,) 或 (1, n)——结果是一样的。...为了解决这样的问题，MATLAB 的方式是创建一个网格： 使用 MATLAB 创建网格的示意图 使用如上提供的参数 I 和 J，meshgrid 函数接受任意的索引集合作为输入，mgrid 只是切分，indices...三维及更高维 当你通过调整一维向量的形状或转换嵌套的 Python 列表来创建 3D 数组时，索引的含义是 (z,y,x)。
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