python中numpy的矩阵、多维数组的用法-创新互联

1. 引言

最近在将一个算法由matlab转成python，初学python，很多地方还不熟悉，总体感觉就是上手容易，实际上很优雅地用python还是蛮难的。目前为止，觉得就算法仿真研究而言，还是matlab用得特别舒服，可能是比较熟悉的缘故吧。matlab直接集成了很多算法工具箱，函数查询、调用、变量查询等非常方便，或许以后用久了python也会感觉很好用。与python相比，最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执行了，操作方便，python也可以实现，就是感觉不是很方便。

言归正传，做算法要用到很多的向量和矩阵运算操作，这些嘛在matlab里面已经很熟悉了，但用python的时候需要用一个查一个，挺烦的，所以在此稍作总结，后续使用过程中会根据使用体验更新。

python的矩阵运算主要依赖numpy包，scipy包以numpy为基础，大大扩展了后者的运算能力。

2. 创建一般的多维数组

import numpy as np

a = np.array([1,2,3], dtype=int) # 创建1*3维数组 array([1,2,3])

type(a) # numpy.ndarray类型

a.shape # 维数信息(3L,)

a.dtype.name # 'int32'

a.size # 元素个数：3

a.itemsize #每个元素所占用的字节数目:4

b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int) # 创建2*3维数组 array([[1,2,3],[4,5,6]])

b.shape # 维数信息（2L,3L）

b.size # 元素个数：6

b.itemsize # 每个元素所占用的字节数目:4


c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype='int16') # 创建2*3维数组 array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int16)

c.shape # 维数信息（2L,3L）

c.size # 元素个数：6

c.itemsize # 每个元素所占用的字节数目:2

c.ndim # 维数

 
d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=complex) # 复数二维数组

d.itemsize # 每个元素所占用的字节数目：16

d.dtype.name # 元素类型：'complex128'

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