關於python中矩陣的實現和矩陣的轉置

python中矩陣的實現是靠序列，，，

序列有很多形式，

其實矩陣是現實生活中的東西，把現實生活中的結構轉換到程式中。

就需要有個實現的方法，而這種路徑是多種多樣的。

下面給出乙個把矩陣轉換成python中的序列、

然後進行矩陣的轉置

# -*- coding: utf-8 -*-

#下面的測試是關於轉置的。

import numpy as np                #numpy

minvals=np.array([1,2,3])

print(minvals)

data=np.tile(minvals,(3,1))      #這裡呼叫了乙個numpy的乙個函式tile。它的作用是把minvals按照3行1列排布

print(data)       

data=data.t

print(data)

#下面是輸出結果：

[1 2 3]

[[1 2 3]

[1 2 3]

[1 2 3]]

[[1 1 1]

[2 2 2]

[3 3 3]]

#下面給乙個建立矩陣，歸一化，轉置的程式：

#

-*- coding: utf-8 -*-
def autonorm0(dataset): #
這部分是歸一化【】，按照行進行歸一化
"""行的歸一化
可以看做是光譜自身的歸一化，就是光譜的高度波動變成了0-1之間。
這個需要驗證
"""minvals=dataset.min(1) #
引數0應該是代表著按行計算.
print
(minvals)
maxvals=dataset.max(1)
ranges=maxvals-minvals #
這個是範圍
normdataset=np.zeros(np.shape(dataset)) 
m=dataset.shape[1] #
這個是列數
data=np.tile(minvals,(m,1)) 
ranges_juzhen=np.tile(ranges,(m,1))
ranges_juzhen=ranges_juzhen.t 
data=data.t
normdataset=dataset-data #
因為歸一化是從0開始的,歸到0-1這個範圍裡面.
normdataset=normdataset/ranges_juzhen #
特徵值相除,,會不會出現浮點,或者除不盡的情況.???
return normdataset,ranges,minvals #
要弄懂返回來的這幾個引數是什麼？？？
#下面的測試是關於轉置的。
import numpy as np #
numpy
minvals=np.array([1,2,3])
print
(minvals)
data=np.tile(minvals,(3,1)) #
把序列轉換成陣列
print("
矩陣："
)print
(data) 
print
()normdataset,ranges,minvals=autonorm0(data) #
歸一化print("
矩陣歸一化結果：")
print
(normdataset)
data=data.t #
進行矩陣的轉置
print("
轉置矩陣：")
print
(data)
normdataset,ranges,minvals=autonorm0(data) #
轉置之後進行歸一化
print("
矩陣轉置後歸一化結果：")
print(normdataset)

輸出結果如下：

[1 2 3]

矩陣：[[1 2 3]

[1 2 3]

[1 2 3]]

[1 1 1]

矩陣歸一化結果：

[[0.  0.5 1. ]

[0.  0.5 1. ]

[0.  0.5 1. ]]

轉置矩陣：

[[1 1 1]

[2 2 2]

[3 3 3]]

[1 2 3]

矩陣轉置後歸一化結果：

[[nan nan nan]

[nan nan nan]

[nan nan nan]]

d:/1**/2018.0919/0919/program/0906/knn/ceshi.py:25: runtimewarning: invalid value encountered in true_divide

normdataset=normdataset/ranges_juzhen               #特徵值相除,,會不會出現浮點,或者除不盡的情況.???

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