随着机器学习技术越来越向着整个社会进行推广，因此学好线性代数和Python当中的numpy库就相当重要了。我们应该知道numpy库的使用是sklearn库和opencv库的基础。主要用于矩阵的计算。当然，我们做做数模或者人工神经网络建模也可以使用MATLAB。不过现在Python才是现在的主流，因为Python可以用于服务器后台的实现，不仅仅看可以用于科研，还可以做出一些比较实用的一些东西。如果还想用于物联网等领域的话，则可以使用C++进行算法的实现。因为我们在嵌入式开发当中，一般使用的是linux系统进行嵌入式开发。而在嵌入式linux系统当中的话，使用C++进行代码的实现占用系统资源较少，在物联网硬件资源有限的条件下，可以跑出极为高效的程序。如实现摄像头人脸识别检测，人体检测，指纹识别等十分神奇的人工智能识别功能。
首先开始第一部分的教程
一，数组的实现
@requires_authorization
>>> from numpy import *
>>> a1=array([1,1,1]) #定义一个数组
>>> a2=array([2,2,2])
>>> a1+a2 #对于元素相加
array([3, 3, 3])
>>> a1*2 #乘一个数
array([2, 2, 2])
##
>>> a1=array([1,2,3])
>>> a1
array([1, 2, 3])
>>> a1**3 #表示对数组中的每个数做平方
array([ 1, 8, 27])
##取值，注意的是它是以0为开始坐标，不matlab不同
>>> a1[1]
2
##定义多维数组
>>> a3=array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a3
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> a3[0] #取出第一行的数据
array([1, 2, 3])
>>> a3[0,0] #第一行第一个数据
1
>>> a3[0][0] #也可用这种方式
1
##数组点乘，相当于matlab点乘操作
>>> a1=array([1,2,3])
>>> a2=array([4,5,6])
>>> a1*a2
Numpy有许多的创建数组的函数：
import numpy as np
a = np.zeros((2,2)) # Create an array of all zeros
print a # Prints "[[ 0. 0.]
# [ 0. 0.]]"
b = np.ones((1,2)) # Create an array of all ones
print b # Prints "[[ 1. 1.]]"
c = np.full((2,2), 7) # Create a constant array
print c # Prints "[[ 7. 7.]
# [ 7. 7.]]"
d = np.eye(2) # Create a 2x2 identity matrix
print d # Prints "[[ 1. 0.]
# [ 0. 1.]]"
e = np.random.random((2,2)) # Create an array filled with random values
print e # Might print "[[ 0.91940167 0.08143941]
# [ 0.68744134 0.87236687]]"
二，矩阵
#创建矩阵
>>> m=mat([1,2,3])
>>> m
matrix([[1, 2, 3]])
#取值
>>> m[0] #取一行
matrix([[1, 2, 3]])
>>> m[0,1] #第一行，第2个数据
2
>>> m[0][1] #注意不能像数组那样取值了
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py", line 305, in __getitem__
out = N.ndarray.__getitem__(self, index)
IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1
#将Python的列表转换成NumPy的矩阵
>>> list=[1,2,3]
>>> mat(list)
matrix([[1, 2, 3]])
#矩阵相乘
>>> m1=mat([1,2,3]) #1行3列
>>> m2=mat([4,5,6])
>>> m1*m2.T #注意左列与右行相等 m2.T为转置操作
matrix([[32]])
>>> multiply(m1,m2) #执行点乘操作，要使用函数，特别注意
matrix([[ 4, 10, 18]])
#排序
>>> m=mat([[2,5,1],[4,6,2]]) #创建2行3列矩阵
>>> m
matrix([[2, 5, 1],
[4, 6, 2]])
>>> m.sort() #对每一行进行排序
>>> m
matrix([[1, 2, 5],
[2, 4, 6]])
>>> m.shape #获得矩阵的行列数
(2, 3)
>>> m.shape[0] #获得矩阵的行数
2
>>> m.shape[1] #获得矩阵的列数
3
#索引取值
>>> m[1,:] #取得第一行的所有元素
matrix([[2, 4, 6]])
>>> m[1,0:1] #第一行第0个元素，注意左闭右开
matrix([[2]])
>>> m[1,0:3]
matrix([[2, 4, 6]])
>>> m[1,0:2]
matrix([[2, 4]])
三，扩展矩阵实现函数tile()
>>>x=mat([0,0,0])
>>> x
matrix([[0, 0, 0]])
>>> tile(x,(3,1)) #即将x扩展3个，j=1,表示其列数不变
matrix([[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])
>>> tile(x,(2,2)) #x扩展2次，j=2,横向扩展
matrix([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0]])
差不多也就这样了，如果学完numpy库的使用，那您运用计算机进行矩阵的计算能力一定会大大提升的。