• 导入matplotlib 并 在线绘图

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    import mathplotlib.pyplot as plot
    import numpy as np
    %matplotlib online ## 在线绘图

    numpy

  • numpy库的常用函数

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    # 数学函数


    np.sin() #计算矩阵每个值 的sin,并返回，矩阵的shape 不变
    np.cos() #类似sin


    # 生成常用array
    np.repeat(1, 10) # 产生有10个1 的 array
    np.arange() #产生一个 行数为 n 的array, 可以设置起始和结束以及步长
    np.arange() # 生成按顺序的1行矩阵
    np.eye() #生成单位阵
    np.empty()#创建一个空阵
    np.diag([1,2,3]) #从一个一维矩阵创建一个对角阵, 对角线上为 1,2,3
    np.linespace(0, 2*np.pi,100)  #创建在一个范围内均分的矩阵,在 0 到 2pi 范围内均匀取 100个点

    #

  • ndarray对象常用操作方法

    ndarray是 numpy 返回的 用于表示矩阵的对象，但其实是数组

    numpy提供专有的matrix 对象，matrix 可以 求 逆矩阵，共轭矩阵，

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    arr = np.arange(100) #构造一个 1 行 100 列的矩阵，从 0 到 100
    arr.resharp(2, 50) #将 arr 变换成 2 行 50 列的矩阵,当已经指定行时 列的值可以设置为-1，这样会自动计算需要的列数
    arr.shape #arr 的形状
    arr.size  #arr 所占用的空间
    arr.dtype #arr 的数据类型 

    # 数据类型转换 不能直接修改 dtype , dtype 只是一个标记 表明以何种类型显示内存中的数据
    # 比如 float32 类型的转换为 int8 后 size会增加4倍
    arr.astype(np.float32)#arr 的数据类型转换为 float32

    # 转换成矩阵
    mat = np.asmatrix(arr)
    arr.T #取转置，
    #

  • numpy 的 matrix对象操作

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    mat = np.matrix('1,2,3;1,2,3') #从字符串创建一个矩阵
    '''
    输出, 2行3列的矩阵
    matrix([[1, 2, 3],
            [1, 2, 3]])
    '''
    mat.I #矩阵的逆阵
    mat.H #矩阵的共轭
    mat.T #矩阵的转置
    # 矩阵的算术操作
    # + - * 

    # 矩阵转换为数组
    arr = np.asarray(mat)