numpy matrix 매트릭스 대상

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.matrix.html#numpy.matrix 1.소개Matrix 형식은ndarray 형식에 계승되기 때문에ndarray의 모든 데이터 속성과 방법을 포함합니다.Matrix 형식과ndarray 형식은 여섯 가지 중요한 차이점이 있습니다. Matrix 대상이arrays를 조작할 때, 이 차이점은 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다.
1) Matrix 객체는 열을 공백으로 구분하고 행을 세미콜론으로 구분하는 Matlab 스타일의 문자열을 사용하여 만들 수 있습니다.
2) Matrix 객체는 항상 2D입니다.이것은 m.ravel ()의 반환값이 2차원이고 구성원이 선택한 반환값도 2차원이기 때문에 서열의 행위는array와 본질적으로 다르다.
3) Matrix 유형의 곱셈은 array의 곱셈을 덮어쓰고 행렬의 곱셈 연산을 사용합니다.행렬의 반환 값을 받았을 때, 함수의 의미를 이해했는지 확인하십시오.특히, 사실상 함수 asanyarray (m) 는 matrix를 되돌려줍니다. 만약 m가 matrix라면.
4) Matrix 유형의 멱 연산도 이전의 멱 연산을 덮어쓰고 행렬의 멱을 사용합니다.이 사실에 근거하여 다시 한 번 일깨워 주십시오. 만약에 하나의 행렬의 멱을 매개 변수로 사용하면asanarray (...) 는 위와 같습니다.
5) 행렬 기본값arraypriority는 0.0이기 때문에ndarray와matrix 대상이 혼합된 연산은 항상 행렬로 되돌아옵니다.
6) 행렬에는 다음과 같은 여러 가지 특성이 있어 계산이 더 쉬워집니다.
(a) .T - 자체 변환 반환
(b) .H - 자신의 멍에 위치로 돌아가기
(c) .I - 자체 역행렬로 돌아가기
(d) .A - 자체 데이터의 2차원 배열 보기를 반환합니다(복제된 데이터가 없음).
Matrix 대상은 다른 Matrix 대상, 문자열, 또는 하나의ndarray 매개 변수로 변환할 수 있습니다.또한, NumPy에서'mat'는'matrix'의 별명이다.1) 문자열로 행렬 만들기

>>> a=np.mat('1 2 3; 4 5 3')
>>> print (a*a.T).I
[[ 0.2924 -0.1345]
[-0.1345 0.0819]]

2) 네스트된 목록에서 행렬 만들기

>>> mp.mat([[1,5,10],[1.0,3,4j]])
matrix([[ 1.+0.j, 5.+0.j, 10.+0.j],
[ 1.+0.j, 3.+0.j, 0.+4.j]])

3) 배열을 통한 행렬 만들기

>>> np.mat(random.rand(3,3)).T
matrix([[ 0.7699, 0.7922, 0.3294],
[ 0.2792, 0.0101, 0.9219],
[ 0.3398, 0.7571, 0.8197]])

2. 속성 및 설명
name
descripe
A
대응하는 그룹 대상ndarray를 되돌려줍니다
A1
평평한 그룹 플래터네드 다라를 되돌려줍니다.
H
Returns the (complex) conjugate transpose of self.
I
Returns the (multiplicative) inverse of invertible self.
T
Returns the transpose of the matrix.
base
Base object if memory is from some other object.
ctypes
An object to simplify the interaction of the array with the ctypes module.
data
Python buffer object pointing to the start of the array’s data.
dtype
Data-type of the array’s elements.
flags
Information about the memory layout of the array.
flat
A 1-D iterator over the array.
imag
The imaginary part of the array.
itemsize
Length of one array element in bytes.
nbytes
Total bytes consumed by the elements of the array.
ndim
Number of array dimensions.
real
The real part of the array.
shape
Tuple of array dimensions.
size
Number of elements in the array.
strides
Tuple of bytes to step in each dimension when traversing an array.
3. 방법과 묘사
name
describe
all([axis, out])
Test whether all matrix elements along a given axis evaluate to True.
any([axis, out])
Test whether any array element along a given axis evaluates to True.
argmax([axis, out])
Indexes of the maximum values along an axis.
argmin([axis, out])
Indexes of the minimum values along an axis.
argpartition(kth[, axis, kind, order])
Returns the indices that would partition this array.
argsort([axis, kind, order])
Returns the indices that would sort this array.
astype(dtype[, order, casting, subok, copy])
Copy of the array, cast to a specified type.
byteswap(inplace)
Swap the bytes of the array elements
choose(choices[, out, mode])
Use an index array to construct a new array from a set of choices.
clip([min, max, out])
Return an array whose values are limited to [min, max].
compress(condition[, axis, out])
Return selected slices of this array along given axis.
conj()
Complex-conjugate all elements.
conjugate()
Return the complex conjugate, element-wise.
copy([order])
Return a copy of the array.
cumprod([axis, dtype, out])
Return the cumulative product of the elements along the given axis.
cumsum([axis, dtype, out])
Return the cumulative sum of the elements along the given axis.
diagonal([offset, axis1, axis2])
Return specified diagonals.
dot(b[, out])
Dot product of two arrays.
dump(file)
Dump a pickle of the array to the specified file.
dumps()
Returns the pickle of the array as a string.
fill(value)
Fill the array with a scalar value.
flatten([order])
Return a flattened copy of the matrix.
getA()
Return self as an ndarray object.
getA1()
Return self as a flattened ndarray.
getH()
Returns the (complex) conjugate transpose of self.
getI()
Returns the (multiplicative) inverse of invertible self.
getT()
Returns the transpose of the matrix.
getfield(dtype[, offset])
Returns a field of the given array as a certain type.
item(*args)
Copy an element of an array to a standard Python scalar and return it.
itemset(*args)
Insert scalar into an array (scalar is cast to array’s dtype, if possible)
max([axis, out])
Return the maximum value along an axis.
mean([axis, dtype, out])
Returns the average of the matrix elements along the given axis.
min([axis, out])
Return the minimum value along an axis.
newbyteorder([new_order])
Return the array with the same data viewed with a different byte order.
nonzero()
Return the indices of the elements that are non-zero.
partition(kth[, axis, kind, order])
Rearranges the elements in the array in such a way that value of the element in kth position prod([axis, dtype, out]) Return the product of the array elements over the given axis.
ptp([axis, out])
Peak-to-peak (maximum - minimum) value along the given axis.
put(indices, values[, mode])
Set a.flat[n] = values[n] for all n in indices.
ravel([order])
Return a flattened matrix.
repeat(repeats[, axis])
Repeat elements of an array.
reshape(shape[, order])
Returns an array containing the same data with a new shape.
resize(new_shape[, refcheck])
Change shape and size of array in-place.
round([decimals, out])
Return a with each element rounded to the given number of decimals.
searchsorted(v[, side, sorter])
Find indices where elements of v should be inserted in a to maintain order.
setfield(val, dtype[, offset])
Put a value into a specified place in a field defined by a data-type.
setflags([write, align, uic])
Set array flags WRITEABLE, ALIGNED, and UPDATEIFCOPY, respectively.
sort([axis, kind, order])
Sort an array, in-place.
squeeze([axis])
Return a possibly reshaped matrix.
std([axis, dtype, out, ddof])
Return the standard deviation of the array elements along the given axis.
sum([axis, dtype, out])
Returns the sum of the matrix elements, along the given axis.
swapaxes(axis1, axis2)
Return a view of the array with axis1 and axis2 interchanged.
take(indices[, axis, out, mode])
Return an array formed from the elements of a at the given indices.
tobytes([order])
Construct Python bytes containing the raw data bytes in the array.
tofile(fid[, sep, format])
Write array to a file as text or binary (default).
tolist()
Return the matrix as a (possibly nested) list.
tostring([order])
Construct Python bytes containing the raw data bytes in the array.
trace([offset, axis1, axis2, dtype, out])
Return the sum along diagonals of the array.
transpose(*axes)
Returns a view of the array with axes transposed.
var([axis, dtype, out, ddof])
Returns the variance of the matrix elements, along the given axis.
view([dtype, type])
New view of array with the same data.
http://blog.csdn.net/shuaishuai3409/article/details/50830196