Calcul matriciel#
- Calcul Matriciel, Optimisation
- Numpy arrays
- Exercice 1 : Echiquier et Crible d’Erathosthène
- Manipulation et Opérations sur les arrays
- Algèbre linéaire
- Génération de nombres aléatoires et statistiques
- Exercice 2 : marches aléatoires
- Exercice 3 : retrouver la série aléatoire à partir des marches aléatoires
- Optimisation avec scipy
- Exercice 4 : simulation, régression, estimation par maximisation de la vraisemblance
- Références
- Eléments de réponses pour les exercices
- Calcul matriciel avec numpy (version courte)
- Numpy et tableau de contingence
En raccourci
opérations avec numpy.matrix
Voici quelques écritures classiques avec le module numpy.
import numpy as np
mat = np.matrix ( [[1,2],[3,4]] ) # crée une matrice 2*2
s = mat.shape # égale à (nombre de lignes, nombre de colonnes)
l = mat [0,:] # retourne la première ligne
c = mat [:,0] # retourne la première colonne
iv = mat.I # inverse la matrice
mat [:,0] = mat [:,1] # la première ligne est égale à la seconde
o = np.ones ( (10,10) ) # crée un matrice de 1 10x10
d = np.diag (mat) # extrait la diagonale d'une matrice
dd = np.matrix (d) # transforme d en matrice
t = mat.transpose () # obtient la transposée
e = mat [0,0] # obtient de première élément
k = mat * mat # produit matriciel
k = mat @ mat # produit matriciel à partir de Python 3.5
m = mat * 4 # multiplie la matrice par 4
mx = np.max (mat [0,:]) # obtient le maximum de la première ligne
s = np.sum (mat [0,:]) # somme de la première ligne
mat = np.diagflat ( np.ones ( (1,4) ) )
print (mat) # matrice diagonale
t = mat == 0
print (t) # matrice de booléens
mat [ mat == 0 ] = 4
print (mat) # ...
print (iv) # ...
(entrée originale : numpysex.py:docstring of teachpyx.examples.numpysex.numpy_matrix2list, line 6)