用于矩阵运算的Python程序
我们可以使用numpy矩阵实现以下矩阵运算。
我们在此处执行的运算（此处x和y是矩阵）...
| 运作方式 | 功能 | 运算符 |
|---|---|---|
| 添加矩阵元素 | add(x,y) | x + y |
| 减去矩阵元素 | subtract(x,y) | y |
| 乘法矩阵元素 | multiply(x,y) | x * y |
| 划分矩阵元素 | divide(x,y) | x / y |
| 矩阵的乘积 | dot(x,y) | --- |
| 矩阵元素的平方根 | sqrt(x) | --- |
示例
# 用于矩阵运算的Python程序# 导入numpy
import numpy as np
mat1 = np.array([[10,20,30],[40,50,60],[70,80,90]])
mat2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
# 加矩阵
print("mat1+mat2...")
print(mat1+mat2)
print("np.add(mat1,mat2)...")
print(np.add(mat1,mat2))print() # 打印换行符
# 减去矩阵
print("mat1-mat2...")
print(mat1-mat2)
print("np.subtract(mat1,mat2)...")
print(np.subtract(mat1,mat2))print() # 打印换行符
# 除法矩阵
print("mat1/mat2...")
print(mat1/mat2)
print("np.divide(mat1,mat2)...")
print(np.divide(mat1,mat2))print() # 打印换行符
# 乘法矩阵
print("mat1*mat2...")
print(mat1*mat2)
print("np.multiply(mat1,mat2)...")
print(np.multiply(mat1,mat2))print() # 打印换行符
# 产生矩阵
print("np.dot(mat1,mat2)...")
print(np.dot(mat1,mat2))print() # 打印换行符
# 矩阵元素的平方根
print("np.sqrt(mat1)...")
print(np.sqrt(mat1))print() # 打印换行符
# 矩阵元素的平方根
print("np.sqrt(mat2)...")
print(np.sqrt(mat2))print() # 打印换行符
输出结果
mat1+mat2...[[11 22 33]
[44 55 66]
[77 88 99]]
np.add(mat1,mat2)...
[[11 22 33]
mat1+mat2...
[[11 22 33]
[44 55 66]
[77 88 99]]
mat1+mat2...
[[11 22 33]
[44 55 66]
[77 88 99]]
np.add(mat1,mat2)...
[[11 22 33]
[44 55 66]
[77 88 99]]
mat1-mat2...
[[ 9 18 27]
[36 45 54]
[63 72 81]]
np.subtract(mat1,mat2)...
[[ 9 18 27]
[36 45 54]
mat1+mat2...
[[11 22 33]
[44 55 66]
[77 88 99]]
np.add(mat1,mat2)...
[[11 22 33]
[44 55 66]
[77 88 99]]
mat1-mat2...
[[ 9 18 27]
[36 45 54]
[63 72 81]]
np.subtract(mat1,mat2)...
[[ 9 18 27]
[36 45 54]
[63 72 81]]
mat1/mat2...
[[10. 10. 10.]
[10. 10. 10.]
[10. 10. 10.]]
np.divide(mat1,mat2)...
[[10. 10. 10.]
[10. 10. 10.]
[10. 10. 10.]]
mat1*mat2...
[[ 10 40 90]
[160 250 360]
[490 640 810]]
np.multiply(mat1,mat2)...
[[ 10 40 90]
[160 250 360]
[490 640 810]]
np.dot(mat1,mat2)...
[[ 300 360 420]
[ 660 810 960]
[1020 1260 1500]]
np.sqrt(mat1)...
[[3.16227766 4.47213595 5.47722558]
[6.32455532 7.07106781 7.74596669]
[8.36660027 8.94427191 9.48683298]]
np.sqrt(mat2)...
[[1. 1.41421356 1.73205081]
[2. 2.23606798 2.44948974]
[2.64575131 2.82842712 3. ]]
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