python中怎么样进行矩阵运算?

python

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

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

>>> 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

>>>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

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

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

>>>a3=multiply(a1,a2)

>>> a3

matrix([[2, 2]])

矩阵点乘

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

>>>a2=a1*2

>>>a2

matrix([[4, 4]])

3、矩阵求逆,转置 
矩阵求逆

>>>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

>>> 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大、最小值、和。

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

>>> a1

matrix([[1, 1],

        [2, 3],

        [4, 2]])

计算每一列、行的和

>>>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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以上是 python中怎么样进行矩阵运算? 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/527852.html

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