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              當(dāng)前位置：文庫(kù)百科 ? 文章詳情
              
    
              
        
              

            
              
                
              
                    
              Python中的數(shù)字型數(shù)組（Numpy）教程
              
                    
              
                        來(lái)源：
                        時(shí)間：2022-12-16 16:28:26
                        瀏覽：3323次
                    
              
                    
              

                    

                
              
                
              NumPy的網(wǎng)頁(yè):
              ASE大量使用了Python擴(kuò)展模塊NumPy。NumPy模塊定義了一個(gè)ndarray類型，該類型可以保存大型統(tǒng)一多維數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)數(shù)組。數(shù)組類似于list或tuple，但它功能更強(qiáng)大，效率更高。
              numpy的范例
              

              >>>import numpy as np
              

              

              >>> a = np.zeros((3, 2))
              

              >>> a[:, 1] = 1.0
              

              >>> a[1] = 2.0
              

              >>> a
              

              array([[ 0.,  1.],
              

                      [ 2.,  2.],      
              

                      [ 0.,  1.]])
              

              >>> a.shape
              

              (3, 2)
              

              >>> a.ndim
              

              2
              

              線性代數(shù)包numpy的范例2
              

              >>>import numpy as np
              

              >>>
              

              >>># 構(gòu)建一個(gè)隨機(jī)的厄米矩陣, H
              

              >>> H = np.random.rand(6, 6) + 1.j * np.random.rand(6, 6)
              

              >>> H = H + H.T.conj()
              

              >>>
              

              >>> # 求本征值和旋轉(zhuǎn)矩陣
              

              >>> eps, U = np.linalg.eigh(H)
              

              >>>
              

              >>> # 本征值排序
              

              >>> sorted_indices = eps.real.argsort()
              

              >>> eps = eps[sorted_indices]
              

              >>> U = U[:, sorted_indices]
              

              >>>
              

              >>> # 使numpy數(shù)組的輸出更加整潔:
              

              >>> np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
              

              >>>
              

              >>> # 檢查U是否能將H對(duì)角化:
              

              >>> print(np.dot(np.dot(U.T.conj(), H), U) - np.diag(eps))
              

              >>> print(np.allclose(np.dot(np.dot(U.T.conj(), H), U), np.diag(eps)))
              

              >>>
              

              >>> # 驗(yàn)證U中的列是H的本征矢量:
              

              >>> np.allclose(np.dot(H, U[:, 3]), eps[3] * U[:, 3])
              

              >>> np.allclose(np.dot(H, U), eps * U)
              

              

              一維數(shù)組與二維數(shù)組相乘的規(guī)則：
              • 1維數(shù)組按照(1,N)數(shù)組來(lái)處理（行向量）
              • 左乘和右乘是相同的
              • 一個(gè)長(zhǎng)度為m的行向量可以與一個(gè)nxm的矩陣相乘，產(chǎn)生的結(jié)果相當(dāng)于將行向量復(fù)制n份作為n行，然后與矩陣的各元素分別相乘，結(jié)果仍為nxm階的矩陣。
              • 一個(gè)長(zhǎng)度為n的列向量可以與一個(gè)nxm的矩陣相乘，產(chǎn)生的結(jié)果相當(dāng)于將列向量復(fù)制m份作為m列，然后與矩陣的各元素分別相乘，結(jié)果仍為nxm階的矩陣。
              所以，對(duì)于下面的數(shù)組：
              

              >>>M = np.arange(5 * 6).reshape(5, 6) # 一個(gè)維數(shù)為(5, 6)的矩陣
              

              >>> v5 = np.arange(5) + 10             # 一個(gè)長(zhǎng)度為5的向量
              

              >>> v51 = v5[:, None]                  # 一個(gè)長(zhǎng)度為5的列向量
              

              >>> v6 = np.arange(6) - 12             # 一個(gè)長(zhǎng)度為6的向量
              

              >>> v16 = v6[None, :]                  # 一個(gè)長(zhǎng)度為5的行向量
              

              

              將滿足下面的等式：
              

              v6 * M == v16 * M == M * v6 == M * v16 == M * v16.repeat(5, 0)
              

              v51 * M == M * v51 == M * v51.repeat(6, 1)
              

              

              同樣的規(guī)則也適合于一維數(shù)組與二維數(shù)組的加減。

                              
                
                
                
              
                    
              
                        
              評(píng)論 / 文明上網(wǎng)理性發(fā)言
              
                        
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                                3小時(shí)前
                                四川
                            
              
                            
              
                                文字是人類用符號(hào)記錄表達(dá)信息以傳之久遠(yuǎn)的方式和工具。現(xiàn)代文字大多是記錄語(yǔ)言的工具。人類往往先有口頭的語(yǔ)言后產(chǎn)生書面文字，很多小語(yǔ)種，有語(yǔ)言但沒(méi)有文字。文字的不同體現(xiàn)了國(guó)家和民族的書面表達(dá)的方式和思維不同。文字使人類進(jìn)入有歷史記錄的文明社會(huì)。
                            
              
                            
              
                                
              
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              2019-10-25
              
                            
              
                                
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