将输入解释为 NumPy 中的矩阵

要将输入解释为矩阵，请在 Python NumPy 中使用 **numpy.asmatrix()** 方法。与矩阵不同，如果输入已经是矩阵或 ndarray，则 asmatrix 不会创建副本。等效于 matrix(data, copy=False)。

NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库配合良好。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np

创建一个二维数组 -

arr = np.array([[36, 36, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69 ], [69, 80, 80, 99]])

显示我们的数组 -

print("Array...
",arr)

获取数据类型 -

print("
Array datatype...
",arr.dtype)

获取数组的维度 -

print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

获取数组的形状 -

print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

获取数组的元素个数 -

print("
Elements in the Array...
",arr.size)

要将输入解释为矩阵，请在 Python NumPy 中使用 numpy.asmatrix() 方法 -

res = np.asmatrix(arr)
print("
Result...
",res)

设置一些值 -

arr[0,2] = 99
arr[1,1] = 199
arr[2,1] = 299

显示更新后的矩阵 -

print("
Updated Matrix...
",arr)

示例

import numpy as np

# Create a 2d array
arr = np.array([[36, 36, 78, 88], [92, 81, 98, 45], [22, 67, 54, 69], [69, 80, 80, 99]])

# Displaying our array
print("Array...
",arr)

# Get the datatype
print("
Array datatype...
",arr.dtype)

# Get the dimensions of the Array
print("
Array Dimensions...
",arr.ndim)

# Get the shape of the Array
print("
Our Array Shape...
",arr.shape)

# Get the number of elements of the Array
print("
Elements in the Array...
",arr.size)

# To Interpret the input as a matrix, use the numpy.asmatrix() method in Python Numpy
res = np.asmatrix(arr)
print("
Result...
",res)

# Set some values
arr[0,2] = 99
arr[1,1] = 199
arr[2,1] = 299

# Display the updated matrix
print("
Updated Matrix...
",arr)

输出

Array...
[[36 36 78 88]
[92 81 98 45]
[22 67 54 69]
[69 80 80 99]]

Array datatype...
int64

Array Dimensions...
2

Our Array Shape...
(4, 4)

Elements in the Array...
16

Result...
[[36 36 78 88]
[92 81 98 45]
[22 67 54 69]
[69 80 80 99]]

Updated Matrix...
[[ 36 36 99 88]
[ 92 199 98 45]
[ 22 299 54 69]
[ 69 80 80 99]]

更新于: 2022年2月17日

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