Python の numpy library_python で行列をリストやその他の関数に変換するメソッド-Python チュートリアル-php.cn

Python の numpy library_python で行列をリストやその他の関数に変換するメソッド

不言

リリース： 2018-04-04 16:27:09

オリジナル

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以下では、Python の numpy ライブラリで行列をリストやその他の関数に変換する方法を共有します。これは優れた参考値であり、皆さんの役に立つことを願っています。ぜひ一緒に見てください

この記事では主に Python の numpy ライブラリのいくつかの関数の紹介と、検索しやすいようにバックアップを作成します。

(1) 行列をリストに変換する関数: numpy.matrix.tolist()

Return list list

Examples

>>>

>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0, 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6, 7],
  [ 8, 9, 10, 11]])
>>> x.tolist()
[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]]

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(2) 配列をリストに変換する関数: numpy.ndarray.tolist()

注: (配列は再構築可能)

配列は再構築される可能性があります, a=np.array(a.tolist( ))。

例

> ;>>

>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.tolist()
[1, 2]
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> list(a)
[array([1, 2]), array([3, 4])]
>>> a.tolist()
[[1, 2], [3, 4]]

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(4) numpy.std() は行列または配列の標準偏差を計算します。

例

>>>

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) #对所有元素求均值
>>> np.mean(a)
2.5
>>> np.mean(a, axis=0) #对每一列求均值
array([ 2., 3.])
>>> np.mean(a, axis=1) #对每一行求均值
array([ 1.5, 3.5])

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(5) numpy.newaxis は配列に次元を追加します:

例:

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) #对所有元素求标准差 
>>> np.std(a)
1.1180339887498949
>>> np.std(a, axis=0) #对每一列求标准差
array([ 1., 1.])
>>> np.std(a, axis=1) #对每一行求标准差
array([ 0.5, 0.5])

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りー

(6) numpy.random.shuffle(index): データセット (配列) の順序を乱す:

例:

>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) #先输入3行2列的数组a
>>> b=a[:,:2] 
>>> b.shape #当数组的行与列都大于1时，不需增加维度
(3, 2)
>>> c=a[:,2] 
>>> c.shape #可以看到，当数组只有一列时，缺少列的维度
(3,)
>>> c
array([3, 6, 9])

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(7) 最大値と2 次元配列の行または列の最小値:

>>> d=a[:,2,np.newaxis] #np.newaxis实现增加列的维度
>>> d
array([[3],
  [6],
  [9]])
>>> d.shape  #d的维度成了3行1列（3,1）
(3, 1)
>>> e=a[:,2,None] #None与np.newaxis实现相同的功能
>>> e
array([[3],
  [6],
  [9]])
>>> e.shape
(3, 1)

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(8) 配列に列を追加: np.hstack()

>>> index = [i for i in range(10)] 
>>> index 
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
>>> np.random.shuffle(index) 
>>> index 
[7, 9, 3, 0, 4, 1, 5, 2, 8, 6]

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np が 2 次元であり、l が 1 次元であることを確認してください。np を直接呼び出すと、次のエラーが発生します。次元が異なります。

>>> import numpy as np 
>>> a = np.arange(15).reshape(5,3) #构造一个5行3列的二维数组 
>>> a 
array([[ 0, 1, 2], 
  [ 3, 4, 5], 
  [ 6, 7, 8], 
  [ 9, 10, 11], 
  [12, 13, 14]]) 
>>> b = a[:,0].min() ##取第0列的最小值，其他列同理 
>>> b 
0 
>>> c = a[0,:].max() ##取第0行的最大值，其他行同理 
>>> c 
2

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解決策は、l を 2 次元に変更することです。 (5) のメソッドを使用できます。

n = np.array(np.random.randn(4,2)) 
 
n 
Out[153]: 
array([[ 0.17234 , -0.01480043], 
  [-0.33356669, -1.33565616], 
  [-1.11680009, 0.64230761], 
  [-0.51233174, -0.10359941]]) 
 
l = np.array([1,2,3,4]) 
 
l 
Out[155]: array([1, 2, 3, 4]) 
 
l.shape 
Out[156]: (4,)

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に値を追加する方法について話しましょう。列ごとの空のリスト:

n = np.hstack((n,l)) 
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

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