Python,的numpy模块中有没有 阶乘函数?

有阶乘函数，Numpy中，mat必须是2维的,但是array可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。

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在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号。例如，a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积。

若a=mat([1,2,3]) 是矩阵，则 a.A 则转换成了数组，反之，a.M则转换成了矩阵。

扩展资料：

常用的Numpy运算：

取矩阵中的某一行 ss[1,:] 或该行的某两列 ss[1,0:2]

将数组转换成矩阵 randMat=mat(random.rand(4,4))

矩阵求逆 randMat.I

单位阵 eye(4)

零矩阵 zeros((x,y)) 建立x行y列的零矩阵。

最大值和最小值 a.max(),a.min() ,而a.max(0) 表示按列选取每列的最大值。最大/小元素的下标 a.argmax(),a.argmin()

#作为方法x.sum() #所有元素相加x.sum(axis=0)   #按列相加x.sum(axis=1)   #按行相加#作为函数sum(a,axis=0)ss.mean() 

mean(a,axis=0(或1))  #按列或行求均值var(a)var(a,axis=0(或1))  #按列或行求方差。

std(a)std(a,axis=0(或1))   #按列或行求标准差ss.T或ss.transpose() #转置。

怎么用python表示出二维高斯分布函数，mu表示均值，sigma表示协方差矩阵，x表示数据点

clear 

close all

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成实验数据集

rand('state',0)

sigma_matrix1=eye(2);

sigma_matrix2=50*eye(2);

u1=[0,0];

u2=[30,30];

m1=100;

m2=300;%样本数

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm1数据集

Y1=multivrandn(u1,m1,sigma_matrix1);

Y2=multivrandn(u2,m2,sigma_matrix2);

scatter(Y1(:,1),Y1(:,2),'bo')

hold on

scatter(Y2(:,1),Y2(:,2),'r*')

title('SM1数据集')

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm2数据集

u11=[0,0];

u22=[5,5];

u33=[10,10];

u44=[15,15];

m=600;

sigma_matrix3=2*eye(2);

Y11=multivrandn(u11,m,sigma_matrix3);

Y22=multivrandn(u22,m,sigma_matrix3);

Y33=multivrandn(u33,m,sigma_matrix3);

Y44=multivrandn(u44,m,sigma_matrix3);

figure(2)

scatter(Y11(:,1),Y11(:,2),'bo')

hold on

scatter(Y22(:,1),Y22(:,2),'r*')

scatter(Y33(:,1),Y33(:,2),'go')

scatter(Y44(:,1),Y44(:,2),'c*')

title('SM2数据集')

end

function Y = multivrandn(u,m,sigma_matrix)

%%生成指定均值和协方差矩阵的高斯数据

n=length(u);

c = chol(sigma_matrix);

X=randn(m,n);

Y=X*c+ones(m,1)*u;

end

python中如何提取一组数据中的第一列数据

概述

直接提取会报错，把array数组转换成list，即可提取，使用numpy转换

步骤详解

1、直接提取尝试：

group=[[1,2],[2,3],[3,4]]

#提取第一列元素

print(group[:,1])

#Out:TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

2、使用numpy转换：

import numpy as np

group=[[1,2],[2,3],[3,4]]

#numpy转化

ar=np.array(group)

print(ar[:,1])

#Out:[2 3 4]

拓展内容

numpy详解

Numpy对象是数组，称为ndarray 

维度(dimensions)称作轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。注：有几级中括号就有几个维度

一、ndarray.attrs:

ndarray.ndim 秩

ndarray.shape 例如一个2排3列的矩阵，它的shape属性是(2,3)

ndarray.size 数组元素的总个数

ndarray.dtype 元素类型，NumPy提供自己的数据类型

ndarray.itemsize 数组中每个元素的字节大小

二、数组创建函数：

array

asarray将输入转换成ndarray

arange

ones

zeros

empty 只分配内存空间不填充任何值

eye 创建N*N单位矩阵(对角线为1)

三、数组和标量之间的运算

numpy数组的一个特点，不用编写循环就可对数据执行批量运算，这通常称作矢量化(vectorization)。

四、基本的索引和切片

numpy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。这里我仅详细介绍常用的方法，对于高级功能的方式我列举名称，读者可以等到要用的时候自行查阅资料。

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