python矩阵

今天来说说im2col和col2im函数，这是MATLAB中两个内置函数，经常用于数字图像处理中。其中im2col函数在《MATLAB中的im2col函数》一文中已经进行了简单的介绍。 一般来说： 如是将图像分割成块的时候用的im2col参数为’distinct’，那么用col2im函数时参数也是’distinct’，即可将转换后的数组复原。 如果将图像分割成块的时候用的im2col参数为’sliding’，我目前还不知道MATLAB中使用内置函数是如何复原的。 今天，来看看Python中是如何实现这两个函数的（sliding类型）。 对于im2col的实现，我们沿着原始矩阵逐行计算，将得到的新的子矩阵展开成列，放置在列块矩阵中。 对于col2im的实现，我们沿着列块矩阵逐行计算，将得到的行展成子矩阵，然后将子矩阵放置在最终结果对应的位置（每次当前值进行相加），同时记录每个位置的值放置的次数。最后，将当前位置的值除以放置的次数，即可得到结果（原始矩阵）。 ''' 遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：579817333 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！ ''' def im2col ( mtx , block_size ) : mtx_shape = mtx . shape sx = mtx_shape [ 0 ]

概述 shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是查看矩阵或者数组的维数。 举例说明： 建立一个3×3的单位矩阵e, e.shape为（3，3），表示3行3列,第一维的长度为3，第二维的长度也为3 >> > e = eye ( 3 ) >> > e array ( [ [ 1 . , 0 . , 0 . ] , [ 0 . , 1 . , 0 . ] , [ 0 . , 0 . , 1 . ] ] ) >> > e . shape ( 3 , 3 ) 建立一个一维矩阵b, b.shape 为矩阵的长度 >> > b = array ( [ 1 , 2 , 3 , 4 ] ) >> > b . shape ( 4 , ) #可以简写 >> > shape ( [ 1 , 2 , 3 , 4 ] ) ( 4 , ) >> > 建立一个4×2的矩阵c, c.shape[1] 为第一维的长度，c.shape[0] 为第二维的长度。 >> > c = array ( [ [ 1 , 1 ] , [ 1 , 2 ] , [ 1 , 3 ] , [ 1 , 4 ] ] ) >> > c . shape ( 4 , 2 ) >> > c . shape [ 0 ] 4 >> > c . shape [ 1 ] 2 一个单独的数值，返回值为空 >> > shape

一 概述 　　NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 他也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。 NumPy是 高性能科学计算和数据分析 的基础包。部分功能如下： ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成C、C++、Fortran等语言编写的代码的工具。 二 创建矩阵 　　NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。 ndarray 中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray 中的每个元素是数据类型对象的对象（称为 dtype ）。从 ndarray 对象提取的任何元素（通过切片）由一个数组标量类型的 Python

Python之Numpy基础 一个栗子 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(15).reshape(3, 5) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) >>> a.shape (3, 5) >>> a.ndim # 数组轴的个数，在python的世界中，轴的个数被称作秩 2 >>> a.dtype.name 'int64' >>> a.itemsize # 数组中每个元素的字节大小。 8 >>> a.size 15 >>> type(a) <type 'numpy.ndarray'> >>> b = np.array([6, 7, 8]) >>> b array([6, 7, 8]) >>> type(b) <type 'numpy.ndarray'> 创建矩阵 对于Python中的numpy模块，一般用其提供的ndarray对象。 创建一个ndarray对象很简单，只要将一个list作为参数即可。 例如: >>> import numpy as np #创建一维的narray对象 >>> a = np.array([2,3,4]) >>> a array([2, 3, 4]) >>> a.dtype dtype('int64') #

NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是一个一维数组，而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以这个一维数组就是NumPy中的轴（axes），而轴的数量——秩，就是数组的维数。 1、创建矩阵 Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象，有很多属性：T，data, dtype,flags,flat,imag,real,size, itemsize,nbytes,ndim,shape,strides,ctypes,base等等。 1.1采用ndarray对象 import numpy as np #引入numpy库 #创建一维的narray对象 a = np.array([1,2,3,4,5]) #创建二维的narray对象 a2 = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]) #创建多维对象以其类推 1.2通过函数创建矩阵 1.2.1 arange 1 import numpy as np 2 3 a = np.arange(10) # 默认从0开始到10（不包括10），步长为1 4 print(a) # 返回 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 5 6 a1 = np.arange(5,10

什么是数据分析? 数据分析:就是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律. 数据分析三剑客:Numpy,Pandas,Matplotlb NumPy简介 NumPy(Numerical python)是python语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. NumPy的前身Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。 NumPy是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含: - 一个强大的N维数组对象ndarray - 广播功能函数 - 整合 c/c++/Fortran 代码的工具 - 线性代数, 傅里叶变换、随机数生成等功能 NumPy应用 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。 SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。 SciPy

ndarray的优势—为什么快? 存储空间连续,访问速度快 可以并行执行-Numpy底层使用C语言编写，内部解除了GIL（全局解释器锁），其对数组的操作速度不受Python解释器的限制，所以，其效率远高于纯Python代码。 numpy基于矩阵，矩阵可以分块计算，所以可以实现并行 ndarray的属性 Shape—形状—注意:返回的是元组 ndim—维度的个数—就是shape的长度 size—元素个数=shape的各个值想乘 dtype—元素的类型 ndarray的形状 生成数组的方法 生成0和1的数组 np.ones(shape) np.ones_like(array)—根据给定数组生成一个形状一样的数组 np.zeros np.zeros_like 从现有数组生成 np.array--深拷贝 np.asarray--浅拷贝 生成固定范围的数组 np.linspace—start,stop,num 在star到stop之间等区间的选取num个数,注意:一定可以去到stop np.arange(start,stop,step) 以start未开始,每隔step取一个值 stop肯定取不到(左闭右开) 等于python的range np.logspace(start,stop,num) 以10为低的指数值，等比 生成随机数组 均匀分布 np.random.rand—0

文章目录 Numerical Python介绍 基础数据结构ndarray数组 为什么引入ndarray数组 ndarray数组和list列表分别完成对每个元素增加1的计算 ndarray数组和list列表分别完成相加计算 如何创建ndarray数组 查看ndarray数组的属性 改变ndarray数组的数据类型和形状 ndarray数组的基本运算 标量和ndarray数组之间的运算 两个ndarray数组之间的运算 ndarray数组的索引和切片 ndarray数组的统计运算 随机数np.random 创建随机ndarray数组 设置随机数种子 随机打乱ndarray数组顺序 随机选取元素 线性代数 Numpy保存和导入文件 Numpy应用举例 Numpy应用举例——计算激活函数 Numpy应用举例——图像翻转和裁剪 课程作业 1 使用numpy计算tanh激活函数 2 统计随机生成矩阵中有多少个元素大于0 Numerical Python介绍 Numpy是Numerical Python的简称，是Python中高性能科学计算和数据分析的基础包。Numpy提供了一个多维数组类型ndarray，它具有矢量算术运算和复杂广播的能力，可以实现快速的计算并且能节省存储空间。在使用Python调用飞桨API完成深度学习任务的过程中，通常会使用Numpy实现数据预处理和一些模型指标的计算

前几天刚在某宝上买了个树莓派4b 4G内存版，附带了外壳，读卡器，16G TF卡，风扇，散热片，3.5寸电阻屏，几个RGB LED和一个8x8矩阵。我对点亮8x8矩阵这块兴趣较高，所以先拿来研究，由于是java出身，对java熟悉，而且听说过有个叫pi4j的东东，本着想做个自定义报时钟，需要音乐播放器，同时希望显示播放音乐的电平特效，本人之前用java实现过，所以首当其冲选用java。开始设想过用golang，但是golang除了服务外的其他方面太弱，python研究成本较高，因为我对它不是很熟悉。 言归正传，一开始在查阅pi4j时就遇到了一些阻力，因为有人说最新的pi4j v-1对树莓派4支持的不够友好，看了官网确实最新版仅支持3b+，pi4j v-2正在开发，为支持JDK11和其他一些新功能，当然4b也在其中，我也一直担心不兼容问题，不过经过测试，对于本例而言这些担心是多余的。之前看了很多博客，没有一篇是完整的从接线到代码，零零散散，我甚至不知道如何接线，这次把这些详细的都记下来，方便不时之需。 注：向硬件发送数据部分代码是借鉴了其他博客以及卖家给的python代码，照抄，具体含义不清楚，待研究，这篇博客的目的不是理解原理，而是实现目的。 准备材料 树莓派4b 5根母对母杜邦线 一个MAX7219 LED 8x8矩阵（其他类型的比如74HC595啥的自行研究吧，不清楚）

转载自 https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/70230204 Python中的几种矩阵乘法 1. 同线性代数中矩阵乘法的定义： np.dot() np.dot(A, B)：对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积，同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵，计算两者的内积。见如下Python代码： import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2-D array: 3 x 2 two_dim_matrix_two = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) two_multi_res = np.dot(two_dim_matrix_one, two_dim_matrix_two) print('two_multi_res: %s' %(two_multi_res)) # 1-D array one_dim_vec_one = np.array([1, 2, 3]) one_dim_vec_two = np.array([4, 5, 6]) one_result_res = np.dot(one_dim_vec_one, one_dim_vec_two)