在Python中使用矩陣,需要調用什么庫函數:

numpy庫的mat函數

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import?numpy?as?np

matrix?=?np.mat([[1,?2,?3],?[4,?5,?6]])

print?matrix

print?type(matrix)

結果為：

[[1 2 3]

[4 5 6]]

class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'

如何使用python表示矩陣

使用python表示矩陣的方法：

使用“import numpy”語句導入numpy包。用numpy包的array函數創建一個二維數組，這個二維數組就表示矩陣

示例代碼如下：

執行結果如下：

python 怎么實現矩陣運算

1.numpy的導入和使用

data1=mat(zeros((

)))

#創建一個3*3的零矩陣，矩陣這里zeros函數的參數是一個tuple類型(3,3)

data2=mat(ones((

)))

#創建一個2*4的1矩陣，默認是浮點型的數據，如果需要時int類型，可以使用dtype=int

data3=mat(random.rand(

))

#這里的random模塊使用的是numpy中的random模塊，random.rand(2,2)創建的是一個二維數組，需要將其轉換成#matrix

data4=mat(random.randint(

10

,size=(

)))

#生成一個3*3的0-10之間的隨機整數矩陣，如果需要指定下界則可以多加一個參數

data5=mat(random.randint(

,size=(

))

#產生一個2-8之間的隨機整數矩陣

data6=mat(eye(

,dtype=

int

))

#產生一個2*2的對角矩陣

a1=[

]; a2=mat(diag(a1))

#生成一個對角線為1、2、3的對角矩陣

python中的矩陣中的low是什么

python中的矩陣中的low是lower函數。Python中lower()函數的作用是把一個字符串中所有大寫形式的字符變為小寫形式，并生成源字符串的一個副本。lower()函數在很多場合起著重要的作用。

Python sklearn.metrics模塊混淆矩陣常用函數

1.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)

參數分別為y實際類別、預測類別、返回值要求（True返回正確的樣本占比，false返回的是正確分類的樣本數量）

eg：

import numpy as np

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_pred = [0, 2, 1, 3]

y_true = [0, 1, 2, 3]

accuracy_score(y_true, y_pred)

0.5

accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)

2.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2)

參數：真是類別，預測類別，目標類別名稱

eg：

3.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None)

輸出為混淆矩陣

eg：

太多了，寫3個常用的吧，具體參考help(metrics)

defcm_plot(y,yp):#參數為實際分類和預測分類

fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix

#導入混淆矩陣函數

cm = confusion_matrix(y,yp)

#輸出為混淆矩陣

importmatplotlib.pyplotasplt

#導入作圖函數

plt.matshow(cm,cmap=plt.cm.Greens)

# 畫混淆矩陣圖，配色風格使用cm.Greens

plt.colorbar()

# 顏色標簽

forxinrange(len(cm)):

foryinrange(len(cm)):

plt.annotate(cm[x,y],xy=(x,y),horizontalalignment='center',verticalalignment='center')

#annotate主要在圖形中添加注釋

# 第一個參數添加注釋

# 第一個參數是注釋的內容

# xy設置箭頭尖的坐標

#horizontalalignment水平對齊

#verticalalignment垂直對齊

#其余常用參數如下：

# xytext設置注釋內容顯示的起始位置

# arrowprops 用來設置箭頭

# facecolor 設置箭頭的顏色

# headlength 箭頭的頭的長度

# headwidth 箭頭的寬度

# width 箭身的寬度

plt.ylabel('True label')# 坐標軸標簽

plt.xlabel('Predicted label')# 坐標軸標簽

returnplt

#函數調用

cm_plot(train[:,3],tree.predict(train[:,:3])).show()

本文標題：python矩陣函數 python求矩陣
瀏覽路徑：http://vcdvsql.cn/article24/doodsje.html

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