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    python中怎么样进行矩阵运算?

    yangyang2020-05-27 09:43:37原创3203

    python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包。

    numpy的导入和使用

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    from numpy import *;#导入numpy的库函数

    import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时,需要以np.开头。

    矩阵的创建

    由一维或二维数据创建矩阵

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    >>> from numpy import *

    >>> a1=array([1,2,3])

    >>> a1

    array([1, 2, 3])

    >>> a1=mat(a1)

    >>> a1

    matrix([[1, 2, 3]])

    >>> shape(a1)

    (1, 3)

    >>> b=matrix([1,2,3])

    >>> shape(b)

    (1, 3)

    常见的矩阵运算

    1. 矩阵相乘

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    >>>a1=mat([1,2]);     

    >>>a2=mat([[1],[2]]);

    >>>a3=a1*a2 #1*2的矩阵乘以2*1的矩阵,得到1*1的矩阵

    >>> a3

    matrix([[5]])

    2. 矩阵点乘

    矩阵对应元素相乘

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    >>>a1=mat([1,1]);

    >>>a2=mat([2,2]);

    >>>a3=multiply(a1,a2)

    >>> a3

    matrix([[2, 2]])

    矩阵点乘

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    >>>a1=mat([2,2]);

    >>>a2=a1*2

    >>>a2

    matrix([[4, 4]])

    3、矩阵求逆,转置
    矩阵求逆

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    >>>a1=mat(eye(2,2)*0.5)

    >>> a1

    matrix([[ 0.5,  0. ],

            [ 0. ,  0.5]])

    >>>a2=a1.I  #求矩阵matrix([[0.5,0],[0,0.5]])的逆矩阵

    >>> a2

    matrix([[ 2.,  0.],

            [ 0.,  2.]])

    矩阵转置

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    >>> a1=mat([[1,1],[0,0]])

    >>> a1

    matrix([[1, 1],

            [0, 0]])

    >>> a2=a1.T

    >>> a2

    matrix([[1, 0],

            [1, 0]])

    4.计算矩阵对应行列的、最小值、和。

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    >>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]])

    >>> a1

    matrix([[1, 1],

            [2, 3],

            [4, 2]])

    计算每一列、行的和

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    >>>a2=a1.sum(axis=0) #列和,这里得到的是1*2的矩阵

    >>> a2

    matrix([[7, 6]])

    >>>a3=a1.sum(axis=1) #行和,这里得到的是3*1的矩阵

    >>> a3

    matrix([[2],

            [5],

            [6]])

    >>>a4=sum(a1[1,:])  #计算第一行所有列的和,这里得到的是一个数值

    >>> a4

    5                    #第0行:1+1;第2行:2+3;第3行:4+2

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