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python的numpy庫(kù)提供矩陣運(yùn)算的功能，因此我們?cè)谛枰仃囘\(yùn)算的時(shí)候，需要導(dǎo)入numpy的包。
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numpy的導(dǎo)入和使用
from numpy import *;#導(dǎo)入numpy的庫(kù)函數(shù) import numpy as np; #這個(gè)方式使用numpy的函數(shù)時(shí)，需要以np.開頭。
矩陣的創(chuàng)建
由一維或二維數(shù)據(jù)創(chuàng)建矩陣
>>> 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)
常見的矩陣運(yùn)算
1. 矩陣相乘
>>>a1=mat([1,2]); >>>a2=mat([[1],[2]]); >>>a3=a1*a2 #1*2的矩陣乘以2*1的矩陣，得到1*1的矩陣 >>> a3 matrix([[5]])
2. 矩陣點(diǎn)乘
矩陣對(duì)應(yīng)元素相乘
>>>a1=mat([1,1]); >>>a2=mat([2,2]); >>>a3=multiply(a1,a2) >>> a3 matrix([[2, 2]])
矩陣點(diǎn)乘
>>>a1=mat([2,2]); >>>a2=a1*2 >>>a2 matrix([[4, 4]])
3、矩陣求逆，轉(zhuǎn)置
矩陣求逆
>>>a1=mat(eye(2,2)*0.5) >>> a1 matrix([[ 0.5, 0. ], [ 0. , 0.5]]) >>>a2=a1.I #求矩陣matrix([[0.5,0],[0,0.5]])的逆矩陣 >>> a2 matrix([[ 2., 0.], [ 0., 2.]])
矩陣轉(zhuǎn)置
>>> a1=mat([[1,1],[0,0]]) >>> a1 matrix([[1, 1], [0, 0]]) >>> a2=a1.T >>> a2 matrix([[1, 0], [1, 0]])
4.計(jì)算矩陣對(duì)應(yīng)行列的、最小值、和。
>>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]]) >>> a1 matrix([[1, 1], [2, 3], [4, 2]])
計(jì)算每一列、行的和
>>>a2=a1.sum(axis=0) #列和，這里得到的是1*2的矩陣 >>> a2 matrix([[7, 6]]) >>>a3=a1.sum(axis=1) #行和，這里得到的是3*1的矩陣 >>> a3 matrix([[2], [5], [6]]) >>>a4=sum(a1[1,:]) #計(jì)算第一行所有列的和，這里得到的是一個(gè)數(shù)值 >>> a4 5 #第0行：1+1；第2行：2+3；第3行：4+2
網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中怎么樣進(jìn)行矩陣運(yùn)算？
當(dāng)前地址：http://fisionsoft.com.cn/article/cdpedch.html
