参考：
http://www.cnblogs.com/smallpi/p/4550361.html
http://www.360doc.com/content/13/1104/17/9934052_326603249.shtml
创建矩阵（采用ndarray对象）
对于python中的numpy模块，一般用其提供的ndarray对象。
创建一个ndarray对象很简单，只要将一个list作为参数即可。
例如
import numpy as np #引入numpy库
#创建一维的narray对象
a = np.array([1,2,3,4,5])
#创建二维的narray对象
a2 = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
获取矩阵行数列数（二维情况）
习惯了采用matlab进行数模的编程，要对矩阵进行遍历时，一般先获取矩阵的行数和列数。要获取narray对象的各维的长度，可以通过narray对象的shape属性
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
print(a.shape) #结果返回一个tuple元组 (2L, 5L)
print(a.shape[0]) #获得行数，返回 2
print(a.shape[1]) #获得列数，返回 5
矩阵的截取
按行列截取
矩阵的截取和list相同，可以通过[]（方括号）来截取
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
print(a[0:1]) #截取第一行,返回 [[1 2 3 4 5]]
print(a[1,2:5]) #截取第二行，第三、四、五列，返回 [8 9 10]
print(a[1,:]) #截取第二行,返回 [ 6 7 8 9 10]
按条件截取
按条件截取其实是在[]（方括号）中传入自身的布尔语句
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
b = a[a>6] # 截取矩阵a中大于6的元素，范围的是一维数组
print(b) # 返回 [ 7 8 9 10]
# 其实布尔语句首先生成一个布尔矩阵，将布尔矩阵传入[]（方括号）实现截取
print(a>6)
# 返回
[[False False False False False]
[False True True True True]]
按条件截取应用较多的是对矩阵中满足一定条件的元素变成特定的值。 例如将矩阵中大于6的元素变成0。
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
print(a)
#开始矩阵为
[[ 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10]]
a[a>6] = 0
print(a)
#大于6清零后矩阵为
[[1 2 3 4 5]
[6 0 0 0 0]]
计算方法
import numpy as np
a = np.matrix([ [1, 2, 3, 4],
[5, 5, 6, 8],
[7, 9, 9, 1],
[4, 6, 7, 1]
])
#矩阵加减法：
e = a + a
#or
e = a - a
#矩阵乘法:
b = a * a #not matrix multiplication!
#or
c = np.dot(a, a) #matrix multiplication
#or
d = a
np.dot(a, a, d) #matrix multiplication
#转置矩阵(transpose)
g = a.transpose()
#or
h = a.T #not matrix transpose!
#逆矩阵(inverse)
#The inverse of a matrix A is the matrix B such that AB=I where I is the identity matrix consisting of ones down the main diagonal. Usually B is denoted B=A-1 .
#In SciPy, the matrix inverse of the Numpy array, A, is obtained using linalg.inv (A) , or using A.I
f = np.linalg.inv(a)
#or
f = a ** (-1)
#or
f = a.I
