机器学习实战——1.7 NumPy数据库基础

1.构造随机数组

import numpy as np
print(np.random.rand(4, 4))  

  上述命令构造了一个4*4的随机数组,因为产生的是随机数组,所以不同计算机的输出可能有所不同。

  运行结果:

机器学习实战——1.7 NumPy数据库基础_第1张图片

2.数组转化为矩阵

  调用mat()函数可以将数组转化为矩阵

randMat = np.mat(np.random.rand(4, 4))
print(randMat.I)  

  .I操作符实现了矩阵求逆的运算,即求A^{-1}

  运行结果:

机器学习实战——1.7 NumPy数据库基础_第2张图片

3.矩阵相乘

  进行矩阵乘法运算,将矩阵与其逆矩阵相乘

invRandMat = randMat.I
print(randMat*invRandMat)

  运行结果:

机器学习实战——1.7 NumPy数据库基础_第3张图片

  根据线性代数公式定义式可知,运算结果应该是单位矩阵,除了对角线元素是1,矩阵的其他元素应该全是0.实际输出结果略有不同,这是计算机处理误差产生的结果

4.获取误差值

myEye = randMat*invRandMat
print(myEye - np.eye(4))

函数eye(4)创建4*4的单位矩阵

运行结果:

机器学习实战——1.7 NumPy数据库基础_第4张图片

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