numpy 基础入门 - 30分钟学会numpy(8)

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合并数组

使用numpy下的vstack（垂直方向）和hstack（水平方向）函数：

						>>> a = np.ones((2,2))  

						>>> b = np.eye(2)  

						>>> print np.vstack((a,b))  

						[[ 1.  1.]  

						 [ 1.  1.]  

						 [ 1.  0.]  

						 [ 0.  1.]]  

						>>> print np.hstack((a,b))  

						[[ 1.  1.  1.  0.]  

						 [ 1.  1.  0.  1.]]

看一下这两个函数有没有涉及到浅拷贝这种问题：

						>>> c = np.hstack((a,b))  

						>>> print c  

						[[ 1.  1.  1.  0.]  

						 [ 1.  1.  0.  1.]]  

						>>> a[1,1] = 5  

						>>> b[1,1] = 5  

						>>> print c  

						[[ 1.  1.  1.  0.]  

						 [ 1.  1.  0.  1.]]

通过上面可以知道，这里进行是深拷贝，而不是引用指向同一位置的浅拷贝。

深拷贝数组

数组对象自带了浅拷贝和深拷贝的方法，但是一般用深拷贝多一些：

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						>>> a = np.ones((2,2))  

						>>> b = a  

						>>> b is a  

						True  

						>>> c = a.copy()  #深拷贝  

						>>> c is a  

						False

基本的矩阵运算

转置：

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						>>> a = np.array([[1,0],[2,3]])  

						>>> print a  

						[[1 0]  

						 [2 3]]  

						>>> print a.transpose()  

						[[1 2]  

						 [0 3]]

numpy.linalg模块中有很多关于矩阵运算的方法：

特征值、特征向量：

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						>>> a = np.array([[1,0],[2,3]])  

						>>> nplg.eig(a)  

						(array([ 3.,  1.]), array([[ 0.        ,  0.70710678],  

						       [ 1.        , -0.70710678]]))

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