Bài 20: Ma Trận - Numpy Trong Python

• Học lập trình
• |
• Bài viết
• |
• Tin tức
• |
• Tuyển dụng
• |
• Liên hệ
• |

• Đăng ký
• |
• Đăng nhập

PHP

Laravel

Android

Java

HTML5

CSS3

NodeJS

VueJS

Swift

Python

Machine Learning

C/C++

Linux/Server

SQL

Javascript

Game

Phân tích thiết kế hệ thống

Servlet/JSP

AI

1. Trang chủ
2. AI
3. Numpy trong Python
4. Ma trận

• Bài 1: Giới thiệu và thiết lập môi trường
• Bài 2: Ndarray Object
• Bài 3: Kiểu dữ liệu
• Bài 4: Thuộc tính của Mảng
• Bài 5: Quy trình tạo mảng
• Bài 6: Mảng từ dữ liệu có sẵn
• Bài 7: Mảng từ dãy số
• Bài 8: Index & Slice
• Bài 9: Advanced Indexing
• Bài 10: Broadcast
• Bài 11: Duyệt Mảng
• Bài 12: Toán tử nhị phân
• Bài 13: Hàm String
• Bài 14: Hàm Toán Học
• Bài 15: Các phép tính toán học
• Bài 16: Hàm thống kê
• Bài 17: Sort, Search & Counting
• Bài 18: Chuyển đổi Byte
• Bài 19: Copy & View
• Bài 20: Ma trận
• Bài 21: Đại số tuyến tính
• Bài 22: Matplotlib
• Bài 23: Biểu đồ sử dụng Matplotlib
• Bài 24: I/O trong numpy

Bài 20: Ma trận - Numpy trong Python

Đăng bởi: Admin | Lượt xem: 3476 | Chuyên mục: AI NumPy chứa thư viện Ma trận numpy.matlib. Mô-đun này có các hàm trả về ma trận thay vì đối tượng ndarray.

1. matlib.empty()

Hàm matlib.empty () trả về một ma trận mới mà không cần khởi tạo các mục nhập. Hàm nhận các tham số sau.numpy.matlib.empty(shape, dtype, order)Trong đó :

1. shape : int hoặc tuple int xác định hình dạng của ma trận mới
2. Dtype : Không bắt buộc, Kiểu dữ liệu của đầu ra
3. order : C hoặc F

Ví dụ :import numpy.matlib import numpy as np print np.matlib.empty((2,2)) # filled with random dataKết quả :[[ 2.12199579e-314, 4.24399158e-314] [ 4.24399158e-314, 2.12199579e-314]]

2. numpy.matlib.zeros()

Hàm này trả về ma trận chứa các số không.import numpy.matlib import numpy as np print np.matlib.zeros((2,2))Kết quả :[[ 0. 0.] [ 0. 0.]]

3. numpy.matlib.ones()

Hàm này trả về ma trận với các giá trị bằng 1.import numpy.matlib import numpy as np print np.matlib.ones((2,2))Kết quả :[[ 1. 1.] [ 1. 1.]]

4. numpy.matlib.eye()

Hàm này trả về một ma trận là 1, dọc theo các phần tử đường chéo và các số không ở nơi khác. Hàm nhận các tham số sau.numpy.matlib.eye(n, M,k, dtype)với :

1. n : Số hàng trong ma trận kết quả
2. M : Số cột, mặc định là n
3. k : Chỉ số của đường chéo
4. dtype : Dữ liệu đầu ra

Ví dụ :import numpy.matlib import numpy as np print np.matlib.eye(n = 3, M = 4, k = 0, dtype = float)Kết quả :[[ 1. 0. 0. 0.] [ 0. 1. 0. 0.] [ 0. 0. 1. 0.]]

5. numpy.matlib.identity()

Hàm numpy.matlib.identity () trả về ma trận Identity có kích thước đã cho. Ma trận nhận dạng là một ma trận vuông với tất cả các phần tử đường chéo là 1.import numpy.matlib import numpy as np print np.matlib.identity(5, dtype = float)Kết quả :[[ 1. 0. 0. 0. 0.] [ 0. 1. 0. 0. 0.] [ 0. 0. 1. 0. 0.] [ 0. 0. 0. 1. 0.] [ 0. 0. 0. 0. 1.]]

6. numpy.matlib.rand()

Hàm numpy.matlib.rand () trả về một ma trận có kích thước đã cho với các giá trị ngẫu nhiên.Ví dụ :import numpy.matlib import numpy as np print np.matlib.rand(3,3)Kết quả :[[ 0.82674464 0.57206837 0.15497519] [ 0.33857374 0.35742401 0.90895076] [ 0.03968467 0.13962089 0.39665201]]Lưu ý rằng ma trận luôn là hai chiều, trong khi ndarray là một mảng n chiều. Cả hai đối tượng đều có thể chuyển đổi được.Ví dụ 2 :import numpy.matlib import numpy as np i = np.matrix('1,2;3,4') print iKết quả :[[1 2] [3 4]]Ví dụ 3 :import numpy.matlib import numpy as np j = np.asarray(i) print jKết quả :[[1 2] [3 4]]Ví dụ 4 :import numpy.matlib import numpy as np k = np.asmatrix (j) print k[[1 2] [3 4]] Bài tiếp theo: Đại số tuyến tính >>

Theo dõi VnCoder trên Facebook, để cập nhật những bài viết, tin tức và khoá học mới nhất!

Chia sẻ bài viết

• Bài 1: Giới thiệu và thiết lập môi trường
• Bài 2: Ndarray Object
• Bài 3: Kiểu dữ liệu
• Bài 4: Thuộc tính của Mảng
• Bài 5: Quy trình tạo mảng
• Bài 6: Mảng từ dữ liệu có sẵn
• Bài 7: Mảng từ dãy số
• Bài 8: Index & Slice
• Bài 9: Advanced Indexing
• Bài 10: Broadcast
• Bài 11: Duyệt Mảng
• Bài 12: Toán tử nhị phân
• Bài 13: Hàm String
• Bài 14: Hàm Toán Học
• Bài 15: Các phép tính toán học
• Bài 16: Hàm thống kê
• Bài 17: Sort, Search & Counting
• Bài 18: Chuyển đổi Byte
• Bài 19: Copy & View
• Bài 20: Ma trận
• Bài 21: Đại số tuyến tính
• Bài 22: Matplotlib
• Bài 23: Biểu đồ sử dụng Matplotlib
• Bài 24: I/O trong numpy