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>>> print nplg.eig(a) (array([ 3.,  1.]), array([[ 0.        ,  0.70710678],        [ 1.        , -0.70710678]]))

矩阵对象

numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix，包括矩阵数据的处理，矩阵的计算，以及基本的统计功能，转置，可逆性等等，包括对复数的处理，均在matrix对象中。

 

class numpy.matrix(data,dtype,copy):

 

返回一个矩阵，其中data为ndarray对象或者字符形式；

 

dtype:为data的type；

 

copy:为bool类型。

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>>> a = np.matrix('1 2 7; 3 4 8; 5 6 9') >>> a             #矩阵的换行必须是用分号(;)隔开，内部数据必须为字符串形式(‘ ’)，矩 matrix([[1, 2, 7],       #阵的元素之间必须以空格隔开。 [3, 4, 8], [5, 6, 9]]) >>> b=np.array([[1,5],[3,2]]) >>> x=np.matrix(b)   #矩阵中的data可以为数组对象。 >>> x matrix([[1, 5], [3, 2]])

矩阵对象的属性

matrix.T transpose

：返回矩阵的转置矩阵

 

matrix.H hermitian (conjugate) transpose

：返回复数矩阵的共轭元素矩阵

 

matrix.I inverse

：返回矩阵的逆矩阵

 

matrix.A base array

：返回矩阵基于的数组

 

矩阵对象的方法

 

all([axis, out]) :沿给定的轴判断矩阵所有元素是否为真(非0即为真)

 

any([axis, out]) :沿给定轴的方向判断矩阵元素是否为真，只要一个元素为真则为真。

 

argmax([axis, out]) :沿给定轴的方向返回最大元素的索引（最大元素的位置）.

 

argmin([axis, out]): 沿给定轴的方向返回最小元素的索引（最小元素的位置）

 

argsort([axis, kind, order]) :返回排序后的索引矩阵

 

astype(dtype[, order, casting, subok, copy]):将该矩阵数据复制，且数据类型为指定的数据类型

 

byteswap(inplace) Swap the bytes of the array elements

 

choose(choices[, out, mode]) :根据给定的索引得到一个新的数据矩阵（索引从choices给定）

 

clip(a_min, a_max[, out]) :返回新的矩阵，比给定元素大的元素为a_max，小的为a_min

 

compress(condition[, axis, out]) :返回满足条件的矩阵

 

conj() :返回复数的共轭复数

 

conjugate() :返回所有复数的共轭复数元素

 

copy([order]) :复制一个矩阵并赋给另外一个对象，b=a.copy()

 

cumprod([axis, dtype, out]) :返回沿指定轴的元素累积矩阵

 

cumsum([axis, dtype, out]) :返回沿指定轴的元素累积和矩阵

 

diagonal([offset, axis1, axis2]) :返回矩阵中对角线的数据

 

dot(b[, out]) :两个矩阵的点乘

 

dump(file) :将矩阵存储为指定文件,可以通过pickle.loads()或者numpy.loads()如:a.dump(‘d:\a.txt’)

 

dumps() :将矩阵的数据转存为字符串.

 

fill(value) :将矩阵中的所有元素填充为指定的value

 

flatten([order]) :将矩阵转化为一个一维的形式，但是还是matrix对象

 

getA() :返回自己，但是作为ndarray返回

 

getA1()：返回一个扁平（一维）的数组（ndarray）

 

getH() :返回自身的共轭复数转置矩阵

 

getI() :返回本身的逆矩阵

 

getT() :返回本身的转置矩阵

 

max([axis, out]) ：返回指定轴的最大值

 

mean([axis, dtype, out]) :沿给定轴方向，返回其均值

 

min([axis, out]) ：返回指定轴的最小值

 

nonzero() :返回非零元素的索引矩阵

 

prod([axis, dtype, out]) :返回指定轴方型上，矩阵元素的乘积.

 

ptp([axis, out]) :返回指定轴方向的最大值减去最小值.

 

put(indices, values[, mode]) :用给定的value替换矩阵本身给定索引（indices）位置的值

 

ravel([order]) :返回一个数组，该数组是一维数组或平数组

 

repeat(repeats[, axis]) :重复矩阵中的元素，可以沿指定轴方向重复矩阵元素，repeats为重复次数

 

reshape(shape[, order]) :改变矩阵的大小,如：reshape([2,3])

 

resize(new_shape[, refcheck]) :改变该数据的尺寸大小

 

round([decimals, out]) :返回指定精度后的矩阵，指定的位数采用四舍五入，若为1，则保留一位小数

 

searchsorted(v[, side, sorter]) :搜索V在矩阵中的索引位置

 

sort([axis, kind, order]) :对矩阵进行排序或者按轴的方向进行排序

 

squeeze([axis]) :移除长度为1的轴

 

std([axis, dtype, out, ddof]) :沿指定轴的方向，返回元素的标准差.

 

sum([axis, dtype, out]) ：沿指定轴的方向，返回其元素的总和

 

swapaxes(axis1, axis2):交换两个轴方向上的数据.

 

take(indices[, axis, out, mode]) :提取指定索引位置的数据,并以一维数组或者矩阵返回(主要取决axis)

 

tofile(fid[, sep, format]) :将矩阵中的数据以二进制写入到文件

 

tolist() :将矩阵转化为列表形式

 

tostring([order]):将矩阵转化为python的字符串.

 

trace([offset, axis1, axis2, dtype, out]):返回对角线元素之和

 

transpose(*axes) :返回矩阵的转置矩阵，不改变原有矩阵

 

var([axis, dtype, out, ddof]) ：沿指定轴方向，返回矩阵元素的方差

 

view([dtype, type]) :生成一个相同数据，但是类型为指定新类型的矩阵。

 

举例

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>>> a = np.asmatrix('0 2 7; 3 4 8; 5 0 9') >>> a.all() False >>> a.all(axis=0) matrix([[False, False,  True]], dtype=bool) >>> a.all(axis=1) matrix([[False], [ True], [False]], dtype=bool)