Матрица из векторов питон

Видео:#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy урокиСкачать

Библиотека Numpy. Полезные инструменты

В статье рассмотрены некоторые полезные инструменты из библиотеки Numpy, которые довольно часто приходится использовать при решении задач в рамках машинного обучения и анализа данных.

Видео:Занятие 12. Векторы и матрицыСкачать

Создание векторов и матриц

Вектора и матрицы – это основные объекты, которыми приходится оперировать в машинном обучении. Numpy предоставляет довольно много удобных функций, которые строят эти объекты.

Перед тем как их использовать не забудьте импортировать Numpy в проект.

np.arange()

Функция arange() аналогична по своему назначению функции range() из стандартной библиотеки Python . Ее основное отличие заключается в том, что arange() позволяет строить вектор с указанием шага в виде десятичной дроби.

Синтаксис использования функции следующий:

arange(start, stop, step)

В первом варианте будет создан вектор из целых чисел от 0 до stop .

Второй вариант позволяет задавать интервал, в этом случае вектор также будет содержать целые числа.

Третий вариант позволяет определить интервал чисел и шаг, который может быть десятичным числом

np.matrix()

Matrix является удобным инструментом для задания матрицы. При этом можно использовать Matlab стиль, либо передать в качестве аргумента список Python (или массив Numpy ).

Вариант со списком Python .

Вариант с массивом Numpy .

Вариант в Matlab стиле.

np.zeros(), np.eye()

В арсенале Numpy есть функции для создания специальных матриц: нулевых и единичных. Нулевой называется матрица, состоящая полностью из нулей. Для ее создания удобно использовать функцию zeros() , в качестве аргумента в нее передается кортеж из двух элементов, первый из них – это количество строк, второй – столбцов.

Функция eye() создает единичную матрицу – квадратную матрицу, у которой элементы главной диагонали равны единицы, все остальные – нулю.

Видео:Python MatrixСкачать

Работа с матрицами и векторами

Вектора и матрицы, построенные с помощью Numpy можно складывать, вычитать, умножать, транспонировать и умножать на число. Перечисленные операции используются в большинстве задач, более специфические функции, в рамках данной статьи, рассматриваться не будут.

Создадим две матрицы.

Сложение матриц

Вычитание матриц

Умножение матрицы на число

Умножение матриц

Транспонирование матриц

Видео:Собственные значения и собственные векторы матрицы (4)Скачать

… И другие полезные функции

Далее будет представлен список функций, их описание и пример использования, которые могут быть полезны, если о них знать)

np.ravel()

Функция np.ravel() используется для того, чтобы преобразовать матрицу в одномерный вектор.

Создадим двумерную матрицу размера 3х3 .

Применим функцию ravel() к этой матрице.

У ravel() есть параметр order , который отвечает за порядок построения одномерного массива, по умолчанию он равен ‘C’ , что означает – массив будет собираться из строк исходной матрицы.

Если указать order = ‘F ‘, то в качестве элементов для сборки будут выступать столбцы матрицы.

np.where()

Данная функция возвращает один из двух заданных элементов в зависимости от условия. Ее можно использовать для обработки численных данных.

В задачах машинного обучения эта функция хорошо подходит для реализации обработки данных с помощью пороговой функции.

np.meshgrid()

Функция meshgrid() позволят получить матрицу координат из координатных векторов. Если, например, у нас есть два одномерных вектора координат, то передав их в качестве аргументов в meshgrid() мы получим две матрицы, в которой элементы будут составлять пары, заполняя все пространство, определяемое этими векторами. Проще посмотреть это на примере.

Создадим два вектора

Построим матрицу координат с помощью meshgrid .

Посмотрите внимательно на матрицы xg и yg . Каждому элементу xg[i,j] соответствует свой элемент yg[i,j] . Можно визуализировать эти данные.

Для начала импортируем matplotlib (он должен быть установлен).

Последняя строка нужна, если вы работаете в Jupyter Notebook , чтобы графики рисовались “по месту”.

Теперь построим график

np.random.permutation()

Функция permutation() либо генерирует список заданной длины из натуральных чисел от нуля до указанного числа, либо перемешивает переданный ей в качестве аргумента массив.

Основное практическое применение эта функция находит в задачах машинного обучения, где довольно часто требуется перемешать выборку данных перед тем, как передавать ее в алгоритм.

Например у нас есть вектор с данными

Перемешаем эту выборку

Построим массив индексов для вектора arr , в котором позиции находятся в случайном порядке

Видео:Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над НимиСкачать

P.S.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

Библиотека Numpy. Использование boolean массива для доступа к ndarray >>>

Видео:Что такое векторы и матрицы? Душкин объяснитСкачать

Матрица в Python – основы работы

В этой статье мы познакомим вас с матрицей Python. Каждую операцию матрицы мы будем реализовывать с помощью кода.

Видео:Матрицы и векторыСкачать

Что такое матрица в Python?

Матрица в Python – это прямоугольный двумерный массив, в котором данные хранятся в строках и столбцах. Матрица может хранить данные любого типа, такие как числа, строки, выражения и т. д. Мы должны ознакомиться с основными концепциями матрицы перед ее использованием.

Данные расположены по горизонтали, называемые строками, а по вертикали – столбцами. Количество элементов внутри матрицы равно (R) X (C), где R – строки, а C – столбцы. Python не имеет встроенного типа для матриц, поэтому мы будем использовать несколько списков в качестве матриц.

Мы изучим следующие операции, которые применяются к матрицам:

• сложение матриц;
• матричное вычитание;
• умножение матриц;
• скалярное произведение;
• векторное произведение;
• и многие другие операции.

Видео:Матрицы на пальцах. Основные операции с матрицами в Python [Математика для машинного обучения]Скачать

Работа матриц

Приведенная ниже матрица имеет размер 2×2, что означает, что у нее две строки и два столбца.

Видео:Векторы на пальцах. Операции с векторами в Python [Математика для машинного обучения]Скачать

Создание матрицы в Python

Мы можем создать матрицу на Python, используя вложенный список. Все элементы заключаются в квадратные скобки ([]) и разделяются запятой. Посмотрим на следующие примеры:

• Мы создали матрицу 3×3, используя вложенный список.
• Первая строка содержит [‘Arun’, 25, 90, 74] в форме списка.
• Вторая строка содержит список [‘Sachin’, 410, 87.50, 130].
• Третья содержит [56, «Абхинай», 253, 471] в виде списка.
• Мы замечаем, что наша матрица состоит из чисел, а также строкового значения.

Видео:32 Словари (dict) Python. Операции и методы словаря.Скачать

Чтение матричных данных

Прочитаем каждую строку определенной матрицы.

В следующем примере мы прочитаем последний элемент каждой строки с помощью программы Python.

В приведенном выше коде мы создали матрицу и получили длину матрицы. Мы повторили каждую строку, используя цикл for, и напечатали результат. Можно прочитать любую строку или столбец, используя вышеуказанный метод.

Давайте разберемся со следующей работой матрицы.

Видео:Михаил Выборный собеседование junior python разработчикСкачать

Добавление двух матриц

Мы добавим две матрицы и, используя вложенный цикл for, пройдемся по заданным матрицам.

• Первая и вторая матрицы – 3×3.
• Мы инициализировали еще одну матрицу mat3, в которой будет храниться равнодействующая матрица.
• Применили вложенный цикл for для перебора матриц, внешний цикл перебирает первую матрицу.
• Управление передается во внутренний цикл; затем переходит ко второму внутреннему циклу, здесь значение i равно нулю, и k также равно нулю.
• В первой итерации первые элементы mat1 и mat2, добавленные друг к другу, будет продолжаться до тех пор, пока не будут добавлены все элементы.

Видео:29 Вложенные списки PythonСкачать

Умножение двух матриц

Умножение двух матриц такое же, как в приведенном выше коде, только нужно изменить оператор + на *.

Видео:18+ Математика без Ху!ни. Векторное произведение.Скачать

Транспонирование матрицы

Транспонирование – это операция, при которой строка данной матрицы преобразуется в столбец и наоборот. Рассмотрим на примере.

В приведенном выше коде у нас есть два цикла for для перебора каждой строки и каждого столбца. Как мы видим, в приведенном выше выводе мы присвоили mat1 [i] [j] и res [j] [k].

Видео:Транспонирование вектора и матрицы в Python: Линейная алгебра для Data Science #datascienceСкачать

Транспонирование с помощью списка

Мы можем использовать значение списка, чтобы транспонировать матрицу с одной строкой кода.

Результат такой же, как и выше. Значение списка сократило количество строк кода и транспонировало матрицу.

Видео:Математика это не ИсламСкачать

Получение матричного ввода от пользователя

До сих пор мы обсуждали предварительно определенные матрицы. Но что, если пользователь хочет ввести свои данные. Итак, разберем следующий пример пользовательской матрицы.

В приведенном выше коде мы взяли данные пользователя, чтобы ввести количество строк и столбцов. Мы ввели 3 строки и 3 столбца; это означает, что в матрице будет 9 элементов. В цикле for элементы вставляются в пустую матрицу с помощью функции append(). Второй цикл for используется для печати входных данных в матричном формате.

Видео:Математика без Ху!ни. Метод Гаусса.Скачать

Использование функции NumPy и map()

Python предоставляет внешнюю библиотеку NumPy. Она используется для научных вычислений; мы изучим NumPy с матрицей в разделе ниже и используем ее для матрицы пользовательского ввода.

Пример: Создание матрицы с использованием библиотеки NumPy

Библиотека NumPy помогает нам работать с массивом. Чтобы работать с NumPy, нам нужно установить ее, используя следующую команду.

После успешной установки мы должны импортировать ее в нашу программу.

Давайте разберемся в следующем примере.

Видео:Матрица на языке Python!!!Скачать

Работа с матрицей с помощью NumPy

Мы можем выполнять все операции с матрицей, используя numpy.array(), такие как сложение, вычитание, транспонирование, нарезание матрицы и т. д.

Добавление матрицы

Мы создадим две матрицы с помощью функции numpy.array() и добавим их с помощью оператора +. Давайте разберемся в следующем примере.

Умножение

Мы будем использовать метод numpy.dot() для умножения обеих матриц. Это точечное умножение матриц mat1 и mat2, обрабатывает 2D-массив и выполняет умножение.

Нарезка элементов

Мы можем разрезать элемент матрицы, как в стандартном списке Python. Нарезка возвращает элемент на основе индекса начала / конца. Мы также можем сделать отрицательную нарезку. Синтаксис приведен ниже.

Arr представляет имя матрицы. По умолчанию начальный индекс равен 0, например – [: 3], это означает, что начальный индекс равен 0. Если мы не предоставим конечное значение, он будет учитывать длину массива. Мы можем передавать отрицательные значения индекса как в начало, так и в конец. В следующем примере мы применим нарезку в обычном массиве, чтобы понять, как она работает.

Теперь мы реализуем нарезку по матрице. Для выполнения следуйте синтаксису ниже.

Mat1 [row_start: row_end, col_start: col_end]

В приведенном выше синтаксисе:

• Первое начало / конец представляет строки, которые означают выбор строк матрицы.
• Первое начало / конец представляет столбцы, которые означают выбор столбца матрицы.

Мы будем выполнять нарезку в приведенной ниже матрице.

Вышеупомянутая матрица состоит из четырех строк. В 0-м ряду есть [4, 10, 60, 18, 20], в 1-й строке – [35, 16, 19, -12, 41] и так далее. В нем пять столбцов. Рассмотрим на примере.

В приведенном выше примере мы напечатали первую и вторую строки и нарезали первый, второй и третий столбцы. Согласно синтаксису нарезки мы можем получить любые строки и столбцы.

Пример – печать первой строки и всех столбцов:

Пример – печать строк матрицы:

Видео:#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy урокиСкачать

Заключение

До сих пор мы обсуждали базовую матрицу с использованием Python. Матрица Python – это специализированный двумерный прямоугольный список данных. Она может состоять из чисел, строк, выражения, символов и т. д. Python не предоставляет прямого способа реализации матричного типа данных. Мы можем создать матрицу, используя вложенный список и библиотеку NumPy.

Видео:Транспонирование вектора и матрицы в Python: Линейная алгебра для Data Science #datascienceСкачать

Матрицы в Python и массивы NumPy

Матрица — это двухмерная структура данных, в которой числа расположены в виде строк и столбцов. Например:

Эта матрица является матрицей три на четыре, потому что она состоит из 3 строк и 4 столбцов.

Матрицы в Python

Python не имеет встроенного типа данных для матриц. Но можно рассматривать список как матрицу. Например:

Этот список является матрицей на 2 строки и 3 столбца.

Обязательно ознакомьтесь с документацией по спискам Python , прежде чем продолжить читать эту статью.

Давайте посмотрим, как работать с вложенным списком.

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:

Использование вложенных списков в качестве матрицы подходит для простых вычислительных задач. Но в Python есть более эффективный способ работы с матрицами – NumPy .

NumPy массивы в Python

NumPy — это расширение для научных вычислений, которое поддерживает мощный объект N-мерного массива. Прежде чем использовать NumPy, необходимо установить его. Для получения дополнительной информации,

• Ознакомьтесь: Как установить NumPy Python?
• Если вы работаете в Windows, скачайте и установите дистрибутив anaconda Python. Он поставляется вместе с NumPy и другими расширениями.

После установки NumPy можно импортировать и использовать его.

NumPy предоставляет собой многомерный массив чисел (который на самом деле является объектом). Давайте рассмотрим приведенный ниже пример:

Как видите, класс массива NumPy называется ndarray.

Как создать массив NumPy?

Существует несколько способов создания массивов NumPy.

Массив целых чисел, чисел с плавающей точкой и составных чисел

Когда вы запустите эту программу, результат будет следующий:

Массив нулей и единиц

Здесь мы указали dtype — 32 бита (4 байта). Следовательно, этот массив может принимать значения от -2 -31 до 2 -31 -1.

Использование arange() и shape()

Узнайте больше о других способах создания массива NumPy .

Операции с матрицами

Выше мы привели пример сложение, умножение матриц и транспонирование матрицы. Мы использовали вложенные списки, прежде чем создавать эти программы. Рассмотрим, как выполнить ту же задачу, используя массив NumPy.

Сложение двух матриц или сумма элементов массива Python

Мы используем оператор +, чтобы сложить соответствующие элементы двух матриц NumPy.

Умножение двух матриц Python

Чтобы умножить две матрицы, мы используем метод dot(). Узнайте больше о том, как работает numpy.dot .

Примечание: * используется для умножения массива (умножения соответствующих элементов двух массивов), а не умножения матрицы.

Транспонирование матрицы питон

Мы используем numpy.transpose для вычисления транспонирования матрицы.

Как видите, NumPy значительно упростил нашу задачу.

Доступ к элементам матрицы, строкам и столбца

Доступ к элементам матрицы

Также можно получить доступ к элементам матрицы, используя индекс. Начнем с одномерного массива NumPy.

Когда вы запустите эту программу, результат будет следующий:

Теперь выясним, как получить доступ к элементам двухмерного массива (который в основном представляет собой матрицу).

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:

Доступ к строкам матрицы

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:

Доступ к столбцам матрицы

Когда мы запустим эту программу, результат будет следующий:

Если вы не знаете, как работает приведенный выше код, прочтите раздел «Разделение матрицы».

Разделение матрицы

Разделение одномерного массива NumPy аналогично разделению списка. Рассмотрим пример:

Теперь посмотрим, как разделить матрицу.

Использование NumPy вместо вложенных списков значительно упрощает работу с матрицами. Мы рекомендуем детально изучить пакет NumPy, если вы планируете использовать Python для анализа данных.

Пожалуйста, оставьте ваши комментарии по текущей теме статьи. Мы очень благодарим вас за ваши комментарии, лайки, отклики, подписки, дизлайки!

Пожалуйста, оставьте ваши отзывы по текущей теме материала. За комментарии, дизлайки, подписки, отклики, лайки низкий вам поклон!