numpy中关于矩阵的基本函数

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一、转置函数 transpose() 简写成T

二、点积函数 dot()

三、夹子函数 clip()

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一、转置函数 transpose() 简写成T

示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3, 4],
              [5, 6, 7, 8]])
a
>>>
[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]

c = a.T  # 等价于c.transpose()

c
>>>
[[1 5]
 [2 6]
 [3 7]
 [4 8]]

二、点积函数 dot()

示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3, 4],
              [5, 6, 7, 8]])
b = np.array([[1, 2, 8, 2],
              [6, 9, 1, 2]])
a
>>>
[[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]]

b.T
>>>
[[1 6]
 [2 9]
 [8 1]
 [2 2]]

c = np.dot(a, b.T)  # 等价于a.dot(b.T)

c
>>>
[[ 37  35]
 [ 89 107]]

三、夹子函数 clip()

顾名思义就是限制范围：

在实例中，即把小于5的数变成5，大于9的数变成9.

示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3, 4],
              [5, 6, 7, 8]])

a
>>>
[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]

c = np.clip(a, 5, 9)

c
>>>
[[5 5 5 5]
 [5 6 7 8]]