Numpy

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通过观察Python的自有数据类型，我们可以发现Python原生并不提供多维数组的操作，那么为了处理矩阵，就需要使用第三方提供的相关的包。

NumPy 是一个非常优秀的提供矩阵操作的包。NumPy的主要目标，就是提供多维数组，从而实现矩阵操作。

NumPy's main object is the homogeneous multidimensional array. It is a table of elements (usually numbers), all of the same type, indexed by a tuple of positive integers. In NumPy dimensions are called axes.

基本操作

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# 创建矩阵
#######################################
from numpy import array as matrix, arange

# 创建矩阵
a = arange(15).reshape(3,5)
a

# Out[10]:
# array([[0., 0., 0., 0., 0.],
#    [0., 0., 0., 0., 0.],
#    [0., 0., 0., 0., 0.]])

b = matrix([2,2])
b

# Out[33]: array([2, 2])

c = matrix([[1,2,3,4,5,6],[7,8,9,10,11,12]], dtype=int)
c

 
# Out[40]:
# array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6],
#    [ 7, 8, 9, 10, 11, 12]])

本文题目：Python中的Numpy矩阵操作-创新互联
当前链接：http://kswsj.cn/article/dhdjeh.html