다음은 Python의 numpy 라이브러리에서 행렬을 목록 및 기타 함수로 변환하는 방법을 공유할 것입니다. 이는 좋은 참고 가치가 있으며 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다. 함께 구경해보세요
이 글은 주로 Python Numpy 라이브러리의 일부 기능을 소개하고, 쉽게 검색할 수 있도록 백업해두었습니다.
(1) 행렬을 목록으로 변환하는 함수: numpy.matrix.tolist()
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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]]
(2) 배열을 리스트로 변환하는 함수: numpy.ndarray.tolist()
참고: (배열은 재구성 가능)
배열은 a=np.array(a.tolist( ))로 다시 생성될 수 있습니다.
예
>
> ;>>
>>> 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]]
(4) numpy.std()는 행렬이나 배열의 표준편차를 계산합니다.
예
>>>
>>> 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])
(5) numpy.newaxis는 배열에 차원을 추가합니다:
예:
>>> 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])
>>> 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])
(6) numpy.random.shuffle(index): 데이터 세트(배열)의 순서를 방해합니다:
예:>>> 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)
(7) 2차원 배열의 행 또는 열의 최소값:
>>> 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]
(8) 배열에 열 추가: np.hstack()
>>> 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
다음을 수행할 수 있습니다. n은 2차원이고 l은 1차원입니다. np가 직접 호출되면 hstack()이 오류를 발생시킵니다. 차원이 다릅니다.
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,)
해결책은 l을 2차원으로 변경하는 것입니다. (5)의 방법을 사용할 수 있습니다.
n = np.hstack((n,l)) ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
열별로 빈 목록:
n = np.hstack((n,l[:,np.newaxis])) ##注意:在使用np.hstack()时必须用()把变量括起来,因为它只接受一个变量 n Out[161]: array([[ 0.17234 , -0.01480043, 1. ], [-0.33356669, -1.33565616, 2. ], [-1.11680009, 0.64230761, 3. ], [-0.51233174, -0.10359941, 4. ]])
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