1. numpy矩阵转换
第一，通过python，numpy读取txt文件，采用numpy自带的矩阵数据切割方法进行切分，操作简单，只是需要预先安装python。
第二，txt数据插入数据库，通过sql的方式substr截取字符串直接查询结果，然后导出。
第三，通过spark这种大数据手段，切分数据列。
2. python矩阵转置numpy
dot函数为numpy库下的一个函数，主要用于矩阵的乘法运算，其中包括：向量内积、多维矩阵乘法和矩阵与向量的乘法。
1. 向量内积
向量其实是一维的矩阵，两个向量进行内积运算时，需要保证两个向量包含的元素个数是相同的。
2.矩阵乘法运算
两个矩阵(x, y)如果可以进行乘法运算，需要满足以下条件：
x为 m×n 阶矩阵，y为 n×p 阶矩阵，则相乘的结果 result 为 m×p 阶矩阵。
3. 矩阵与向量乘法
矩阵x为m×n阶，向量y为n阶向量，则矩阵x和向量y可以进行乘法运算，结果为m阶向量。进行运算时，会首先将后面一项进行自动转置操作，之后再进行乘法运算。
3. numpy矩阵转换向量
NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。
它是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 数据科学相关的一些主要软件包(如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外，使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利组。它将常用的数学函数都支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本来需要在Python级别进行的循环，放到C语言的运算中，明显地提高了程序的运算速度
4. numpy矩阵转换计算
关于numpy函数？
NumPy（Numerical Python）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
5. numpy 单位矩阵
科学计算，矩阵计算的标准库
6. numpy矩阵转换为列表
行向量 [−1,0,1]
np.array([[-1,0,1]])
列向量 [−1,0,1]T
np.array([[-1],[0],[1]])
注意：无论是行向量还是列向量都需要双重方括号
求逆矩阵
import numpy as np
from scipy import linalg
A = np.array([[ 1, 2],
[ 3, 4]])
A_I = linalg.inv(A)
print(A_I)
print(np.dot(A,A_I))
求特征值与特征向量
import numpy as np
from scipy import linalg
A = np.array([[3, 1],
[0, 2]])
eigen_value, eigen_evector = linalg.eig(A)
print(eigen_value)
print(eigen_evector)
7. numpy数据转换
可以使用scipy包中的imread函数。SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包。
imread接收图片的完整路径为参数，也可以是文件指针，返回numpy.ndarray类型的矩阵。示例代码如下：
from scipy.misc import imread
img = imread('meelo.jpg')
print(img.shape)
# (600, 1000, 3)
img.shape会返回图片矩阵的维度，可以看到示例代码中，矩阵的维度是600×1000×3。
8. numpy将数组转换为矩阵
也就是将list转换成array的格式，使用numpy库是可以的 import numpy as np list = [[1,2],[34,5]] print np.array(list) print type(np.array(list)) 输出为： [[ 1 2] [34 5]]
9. numpy 类型转换
1、导入Numpy 2、向量相加 3、Numpy数组 4、Numpy数据类型 5、数据类型转换 6、创建自定义数据类型 7、数组与标量运算 8、一维数组的索引和切片 9、多维数组的索引和切片 10、布尔型索引 11、数组转置 12、改变数组的维度 13、组合数组 14、组合数组
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