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  SciPy - 基本功能

  • 简述

    默认情况下，所有 NumPy 函数都可以通过 SciPy 命名空间使用。导入 SciPy 时，无需显式导入 NumPy 函数。NumPy 的主要对象是齐次多维数组。它是一个元素表（通常是数字），所有类型都相同，由正整数元组索引。在 NumPy 中，维度被称为轴。的数量axes被称为rank.
    现在，让我们修改 NumPy 中向量和矩阵的基本功能。由于 SciPy 建立在 NumPy 数组之上，因此有必要了解 NumPy 基础知识。由于线性代数的大多数部分仅处理矩阵。

  • NumPy 向量

    可以通过多种方式创建向量。其中一些描述如下。

    将 Python 类数组对象转换为 NumPy

    让我们考虑下面的例子。 
    
import numpy as np
list = [1,2,3,4]
arr = np.array(list)
print arr
    上述程序的输出将如下所示。 
    
[1 2 3 4]

  • 内在的 NumPy 数组创建

    NumPy 具有用于从头开始创建数组的内置函数。下面解释其中的一些功能。

    使用 zeros()

    zeros(shape) 函数将创建一个以指定形状填充 0 值的数组。默认数据类型为 float64。让我们考虑下面的例子。 
    
import numpy as np
print np.zeros((2, 3))
    上述程序的输出将如下所示。 
    
array([[ 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0.]])

    使用 one()

    one(shape) 函数将创建一个填充有 1 个值的数组。它在所有其他方面都与零相同。让我们考虑下面的例子。 
    
import numpy as np
print np.ones((2, 3))
    上述程序的输出将如下所示。 
    
array([[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.]])

    使用 arange()

    arange() 函数将创建具有规则递增值的数组。让我们考虑下面的例子。 
    
import numpy as np
print np.arange(7)
    上述程序将生成以下输出。 
    
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])

    定义值的数据类型

    让我们考虑下面的例子。 
    
import numpy as np
arr = np.arange(2, 10, dtype = np.float)
print arr
print "Array Data Type :",arr.dtype
    上述程序将生成以下输出。 
    
[ 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
Array Data Type : float64

    使用 linspace()

    linspace() 函数将创建具有指定数量元素的数组，这些元素将在指定的开始值和结束值之间等距分布。让我们考虑下面的例子。 
    
import numpy as np
print np.linspace(1., 4., 6)
    上述程序将生成以下输出。 
    
array([ 1. , 1.6, 2.2, 2.8, 3.4, 4. ])

  • 矩阵

    矩阵是一种特殊的二维数组，它通过运算保持其二维性质。它具有某些特殊的运算符，例如*（矩阵乘法）和**（矩阵幂）。让我们考虑下面的例子。 
    
import numpy as np
print np.matrix('1 2; 3 4')
    上述程序将生成以下输出。 
    
matrix([[1, 2],
[3, 4]])

    矩阵的共轭转置

    此功能返回的（复杂）共轭转置self. 让我们考虑下面的例子。 
    
import numpy as np
mat = np.matrix('1 2; 3 4')
print mat.H
    上述程序将生成以下输出。 
    
matrix([[1, 3],
        [2, 4]])

    矩阵的转置

    此功能返回 self 的转置。让我们考虑下面的例子。 
    
import numpy as np
mat = np.matrix('1 2; 3 4')
mat.T
    上述程序将生成以下输出。 
    
matrix([[1, 3],
        [2, 4]])
    当我们转置一个矩阵时，我们创建了一个新矩阵，其行是原始矩阵的列。另一方面，共轭转置交换每个矩阵元素的行和列索引。矩阵的逆矩阵是一个矩阵，如果与原始矩阵相乘，则得到一个单位矩阵。
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