矩阵及其运算笔记,矩阵Python
需要Numpy库支持
保存链接
http://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html
1.从numpy import *导入和使用numpy；# import numpy库函数import numpy as np#这样使用numpy的函数时，需要从np开始.2.矩阵创建：从一维或二维数据创建矩阵。
来自numpy import *
a1=数组([1，2，3])
第一等的
数组([1，2，3])
a1=材料(a1)
第一等的
矩阵([[1，2，3]])
形状(a1)
(1, 3)
b=矩阵([1，2，3])
形状(b)
(1，3)创建一个公共矩阵。
1=MAT (zeros ((3，3))) #创建一个3*3的零矩阵，其中zeros函数的自变量是元组类型(3，3) Data1matrix ([[0。 0. 0.], [0. 0.], [0 .4))) #创建一个2*4的1矩阵，默认为浮点数据。如果需要是int，可以用dtype=intdata2matrix ([[1。 1. 1. 1.], [1. 1. 1.]) data3=mat (random) 2) #这里的random模块使用numpy中的random模块，random.rand(2，2)创建一个二维数组，需要转换成# matrixdata3matrix ([0.57341802，0.51016034]，[0.56438599，0.70515605]])data 4=mat(random . randint(10，size=(3，3)) # Generate7]]) data5=mat (random.randint (2，8，size=(2，5))) #生成一个随机整数矩阵data5matrix ([[5，4，6，3，7]，[5，3，3，4，6]])Dtype=int)#生成一个2*2对角线的矩阵Data6matrix ([[1，0]，[0，1]] A1=[1，2，3] A2=MAT (diag (a1)) #生成一个对角线为1，2和3的对角线矩阵A2 matrix([1，2，3
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
矩阵([[5]])1. 矩阵相乘
矩阵对应元素的乘法
a1=mat([1，1])；a2=mat([2，2])；A3=乘(A1，A2)a3矩阵([[2，2]])矩阵点乘
a1=mat([2，2])；a2=a1 *矩阵([[4，4]])2. 矩阵点乘
矩阵求逆
A1=MAT (eye (2，2) * 0.5) A1矩阵([[0.5，0.7]，[0.5]]) A2=A1。I #求逆矩阵A2矩阵([[0.5，0]，[0.5]])
a1=mat([[1，1]，[0，0]]) a1matrix([[1，1]，[0，0]]) a2=a1。T2矩阵([[1，0]，[1，0]])3.矩阵求逆，转置
3a1=mat([[1，1]、[2，3]、[4，2]])
第一等的
矩阵([[1，1]，
[2, 3],
[4，2]])计算每一列和每一行的总和。
A2=a1.sum(axis=0) #列和，这里我们得到1*2矩阵A2矩阵([[7，6]]) A3=a1.sum (axis=1) #行和，这里我们得到3*1矩阵A3矩阵([[2]，[5]，[6])行2:2 3；第3行：4 2计算最大值、最小值和索引
A1.max() #计算A1矩阵中所有元素的最大值。这里得到的结果是一个数值4a2=max(a1[:1]) #计算第二列的最大值。这里得到的是一个1*1矩阵a2matrix([[3]])a1[1，]。max() #计算第二行的
Matrix([[4，3]])np.max(a1，1) #计算所有行的最大值，这里得到的是一个矩阵matrix([[1]，
[3],
[4]])np.argmax(a1，0) #计算该列中所有列的最大值的索引。
矩阵([[2，1]]) NP。argmax (A1 [1，)#计算最大值对应的第二行的索引。
14.计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。
矩阵的分离与列表和数组的分离是一致的。
A=mat (ones ((3，3))) A矩阵([[1。 1. 1.], [1. 1. 1.], [1. 1. 1.]]) B=A [1:1:] #除出
A=mat (ones ((2，2))) a cmatrix([[ 1。 1.], [1.], [1. 1.]]) b=mat (eye (2)) b矩阵([[1。 0.], [0. 1.]]) 1.], [1. 0.], [0. 1.]] d=hstack ((a，b)) #按行合并，即行数不变，列数按D矩阵扩展([[1。 1. 1. 0.], [1. 1.
l1=[[1]，你好，3]；numpy中的数组(其中同一数组中的所有元素必须是同一类型)有几个公共属性：
A=array ([[2]，[1]]) a array ([[2]，[1]])dimension=a . ndim dimension 2m，n=a.shapem2n1number=a.size #元素总数number 2 str=type strd type of a . dtype # element( int 66)
它们之间的转换：
A1=[[1，2]，[3，2]，[5，2]] # List A1 [[1，2]，[3，2]，[5，2]] A2=Array (A1) #将列表转换为二维数组A2Array ([[1，2]，[ [3，2]，[5，2]])a4=Array(a3)#将矩阵转换为数组a4array([[1，2]，[3，2]，[5，2])
A41=a3.getA() #将矩阵转换为数组
a41
数组([[1，2]
[3,2]
[5，2]])a5=a3.tolist() #将矩阵转换为列表A5 [[1，2]，[3，2]，[5，2]] A6=A2.tolist () #将数组转换为列表A6 [[1，2]，[3，2]，如下所示：
A1=[1，2，3] # List A2=Array (A1) A2Array ([1，2，3]) A3=MAT (A1) A3Matrix ([[1，2，3]]) A4=A2。TOLIST () A4 [1，2，3] A5=5
MAT=MAT ([1]) VAL=DATA MAT [0，0] #此时得到矩阵的元素的值，不再是矩阵的类型。val1复制于：https://www.cnblogs.com/alexYuin/p/7044503.html
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。