Không nên sử dụng lớp này nữa, ngay cả đối với đại số tuyến tính. Thay vào đó hãy sử dụng các mảng thông thường. Lớp học có thể bị xóa trong tương lai
Trả về một ma trận từ một đối tượng dạng mảng hoặc từ một chuỗi dữ liệu. Ma trận là một mảng 2-D chuyên biệt vẫn giữ được bản chất 2-D của nó thông qua các hoạt động. Nó có một số toán tử đặc biệt, chẳng hạn như
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]0 [nhân ma trận] và
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]1 [lũy thừa ma trận]Thông số . dữ liệu array_like hoặc chuỗi
Nếu
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]2 là một chuỗi, thì nó được hiểu là một ma trận có dấu phẩy hoặc dấu cách để phân tách các cột và dấu chấm phẩy phân tách các hàngdtype loại dữ liệu
Kiểu dữ liệu của ma trận đầu ra
bản sao boolNếu
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]2 đã là một
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]4, thì cờ này xác định liệu dữ liệu có được sao chép [mặc định] hay liệu chế độ xem có được tạo hay không
Xem thêm
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]5
ví dụ
>>> a = np.matrix['1 2; 3 4'] >>> a matrix[[[1, 2], [3, 4]]]
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]Thuộc tính .
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]6
Trả về self như một đối tượng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]4
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]0
Trả lại bản thân như một
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]4 phẳng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]2
Trả về chuyển vị liên hợp [phức tạp] của self
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]3
Trả về nghịch đảo [nhân] của tự nghịch đảo
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]4
Trả về chuyển vị của ma trận
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]5
Đối tượng cơ sở nếu bộ nhớ là từ một số đối tượng khác
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]6
Một đối tượng để đơn giản hóa sự tương tác của mảng với mô-đun ctypes
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]2
Đối tượng bộ đệm Python trỏ đến đầu dữ liệu của mảng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]8
Kiểu dữ liệu của các phần tử trong mảng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]9
Thông tin về cách bố trí bộ nhớ của mảng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]00
Trình lặp 1-D trên mảng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]01
Phần ảo của mảng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]02
Độ dài của một phần tử mảng theo byte
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]03
Tổng số byte được sử dụng bởi các phần tử của mảng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]04
Số kích thước mảng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]05
Phần thực của mảng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]06
Bộ kích thước mảng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]07
Số phần tử trong mảng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]08
Tuple byte để bước vào mỗi chiều khi duyệt qua một mảng
phương pháp
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]09[[trục, ra]]
Kiểm tra xem tất cả các phần tử ma trận dọc theo một trục nhất định có đánh giá là True hay không
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]10[[trục, ra]]
Kiểm tra xem bất kỳ phần tử mảng nào dọc theo một trục đã cho có đánh giá là True hay không
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]11[[trục, ngoài]]
Chỉ số của các giá trị tối đa dọc theo một trục
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]12[[trục, ra]]
Chỉ số của các giá trị tối thiểu dọc theo một trục
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]13[kth[, trục, loại, thứ tự]]
Trả về các chỉ số sẽ phân vùng mảng này
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]14[[trục, loại, thứ tự]]
Trả về các chỉ số sẽ sắp xếp mảng này
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]15[dtype[, order, casting, subok, copy]]
Bản sao của mảng, chuyển sang một loại được chỉ định
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]16[[tại chỗ]]
Hoán đổi byte của các phần tử mảng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]17[lựa chọn[, ngoài, chế độ]]
Sử dụng một mảng chỉ mục để xây dựng một mảng mới từ một tập hợp các lựa chọn
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]18[[tối thiểu, tối đa, hết]]
Trả về một mảng có giá trị giới hạn ở
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]19
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]20[điều kiện[, trục, ngoài]]
Trả về các lát đã chọn của mảng này dọc theo trục đã cho
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]21[]
Phức hợp-liên hợp tất cả các phần tử
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]22[]
Trả về liên hợp phức tạp, yếu tố khôn ngoan
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]23[[đặt hàng]]
Trả về một bản sao của mảng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]24[[axis, dtype, out]]
Trả về tích lũy của các phần tử dọc theo trục đã cho
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]25[[axis, dtype, out]]
Trả về tổng tích lũy của các phần tử dọc theo trục đã cho
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]26[[độ lệch, trục1, trục2]]
Trả về các đường chéo đã chỉ định
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]27[tập tin]
Kết xuất một mảng của mảng vào tệp đã chỉ định
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]28[]
Trả về dưa của mảng dưới dạng một chuỗi
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]29[giá trị]
Điền vào mảng với một giá trị vô hướng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]20[[đặt hàng]]
Trả về một bản sao phẳng của ma trận
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]21[]
Trả về self như một đối tượng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]4
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]23[]
Trả lại bản thân như một
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]4 phẳng
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]25[]
Trả về chuyển vị liên hợp [phức tạp] của self
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]26[]
Trả về nghịch đảo [nhân] của tự nghịch đảo
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]27[]
Trả về chuyển vị của ma trận
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]28[dtype[, offset]]
Trả về một trường của mảng đã cho dưới dạng một loại nhất định
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]29[*đối số]
Sao chép một phần tử của một mảng sang một đại lượng Python tiêu chuẩn và trả về nó
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]40[*đối số]
Chèn vô hướng vào một mảng [vô hướng được chuyển thành dtype của mảng, nếu có thể]
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]41[[trục, ra]]
Trả về giá trị lớn nhất dọc theo một trục
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]42[[axis, dtype, out]]
Trả về giá trị trung bình của các phần tử ma trận dọc theo trục đã cho
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]43[[trục, ra]]
Trả về giá trị nhỏ nhất dọc theo một trục
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]44[[new_order]]
Trả về mảng có cùng dữ liệu được xem với thứ tự byte khác
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]45[]
Trả về các chỉ số của các phần tử khác không
>>> np.matrix[[[1, 2], [3, 4]]] matrix[[[1, 2], [3, 4]]]46[kth[, trục, loại, thứ tự]]
Sắp xếp lại các phần tử trong mảng sao cho giá trị của phần tử ở vị trí thứ k bằng vị trí của nó trong một mảng đã sắp xếp