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Python中的數(shù)字型數(shù)組（Numpy）教程

來(lái)源：時(shí)間：2022-12-16 16:28:26 瀏覽：2918次

NumPy的網(wǎng)頁(yè):

ASE大量使用了Python擴(kuò)展模塊NumPy。NumPy模塊定義了一個(gè)ndarray類(lèi)型，該類(lèi)型可以保存大型統(tǒng)一多維數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)數(shù)組。數(shù)組類(lèi)似于list或tuple，但它功能更強(qiáng)大，效率更高。

numpy的范例

>>>import numpy as np

>>> a = np.zeros((3, 2))

>>> a[:, 1] = 1.0

>>> a[1] = 2.0

>>> a

array([[ 0.,  1.],

        [ 2.,  2.],

        [ 0.,  1.]])

>>> a.shape

(3, 2)

>>> a.ndim

2

線性代數(shù)包numpy的范例2

>>>import numpy as np
>>>
>>># 構(gòu)建一個(gè)隨機(jī)的厄米矩陣, H
>>> H = np.random.rand(6, 6) + 1.j * np.random.rand(6, 6)
>>> H = H + H.T.conj()
>>>
>>> # 求本征值和旋轉(zhuǎn)矩陣
>>> eps, U = np.linalg.eigh(H)
>>>
>>> # 本征值排序
>>> sorted_indices = eps.real.argsort()
>>> eps = eps[sorted_indices]
>>> U = U[:, sorted_indices]
>>>
>>> # 使numpy數(shù)組的輸出更加整潔:
>>> np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
>>>
>>> # 檢查U是否能將H對(duì)角化:
>>> print(np.dot(np.dot(U.T.conj(), H), U) - np.diag(eps))
>>> print(np.allclose(np.dot(np.dot(U.T.conj(), H), U), np.diag(eps)))
>>>
>>> # 驗(yàn)證U中的列是H的本征矢量:
>>> np.allclose(np.dot(H, U[:, 3]), eps[3] * U[:, 3])
>>> np.allclose(np.dot(H, U), eps * U)

一維數(shù)組與二維數(shù)組相乘的規(guī)則：

1維數(shù)組按照(1,N)數(shù)組來(lái)處理（行向量）
左乘和右乘是相同的
一個(gè)長(zhǎng)度為m的行向量可以與一個(gè)nxm的矩陣相乘，產(chǎn)生的結(jié)果相當(dāng)于將行向量復(fù)制n份作為n行，然后與矩陣的各元素分別相乘，結(jié)果仍為nxm階的矩陣。
一個(gè)長(zhǎng)度為n的列向量可以與一個(gè)nxm的矩陣相乘，產(chǎn)生的結(jié)果相當(dāng)于將列向量復(fù)制m份作為m列，然后與矩陣的各元素分別相乘，結(jié)果仍為nxm階的矩陣。

所以，對(duì)于下面的數(shù)組：

>>>M = np.arange(5 * 6).reshape(5, 6) # 一個(gè)維數(shù)為(5, 6)的矩陣
>>> v5 = np.arange(5) + 10             # 一個(gè)長(zhǎng)度為5的向量
>>> v51 = v5[:, None]                  # 一個(gè)長(zhǎng)度為5的列向量
>>> v6 = np.arange(6) - 12             # 一個(gè)長(zhǎng)度為6的向量
>>> v16 = v6[None, :]                  # 一個(gè)長(zhǎng)度為5的行向量

將滿(mǎn)足下面的等式：

v6 * M == v16 * M == M * v6 == M * v16 == M * v16.repeat(5, 0)
v51 * M == M * v51 == M * v51.repeat(6, 1)

同樣的規(guī)則也適合于一維數(shù)組與二維數(shù)組的加減。

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