python输出n×n的矩阵,numpy逆矩阵函数

　　在NumPy中，matrix是ndarray的子类。与数学概念中的矩阵一样，NumPy中的矩阵也是二维的。mat、Matrix和bmat函数可用于创建矩阵。本文将详细讲解NumPy中矩阵和一般函数的使用，有兴趣的可以看看。

　　00-1010 I .创建矩阵II。从现有矩阵创建新矩阵。一般职能四。算术运算在NumPy中，矩阵是ndarray的子类。与数学概念中的矩阵一样，NumPy中的矩阵也是二维的。mat、Matrix和bmat函数可用于创建矩阵。

一、创建矩阵

　　我希望使用一些现有的较小矩阵来创建一个新的大矩阵。这可以通过bmat函数来实现。这里B代表“块”，bmat代表块矩阵。

　　1)首先创建一个3*3的单位矩阵：

　　C=np.eye(3)

　　打印( C: ，C)

　　运行结果：

　　[[1.0.0.]

　　[0.1.0.]

　　[0.0.1.]]

　　2)创建一个与C类型相同的矩阵，并将其乘以2

　　D=2 * C

　　打印( D: ，D)

　　运行结果：

　　[[2.0.0.]

　　[0.2.0.]

　　[0.0.2.]]

　　uote>

　　3）使用字符串创建复合矩阵：

　　字符串的格式与 mat 函数中一致，只是在这里你可以用矩阵变量名代替数字：

print("Compound matrix\n", np.bmat("C D;C D"))

　　运行结果：

Compound matrix:
[[1. 0. 0. 2. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 2. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 2.]
[1. 0. 0. 2. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 2. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 2.]]
　　

三、通用函数

　　通用函数的输入是一组标量，输出也是一组标量，它们通常可以对应于基本数学运算，如加、减、乘、除等。

　　1、使用NumPy中的 frompyfunc 函数，通过一个Python函数来创建通用函数，步骤如下：

　　1）定义一个回答某个问题的Python函数

　　2）用 zeros_like 函数创建一个和 a 形状相同，并且元素全部为0的数组 result

　　3）将刚生成的数组中的所有元素设置其值为42

　　2、在 add 上调用通用函数的方法

　　通用函数并非真正的函数，而是能够表示函数的对象。通用函数有四个方法，不过这些方法只对输入两个参数、输出一个参数的ufunc对象有效，例如 add 函数。

　　其他不符合条件的ufunc对象调用这些方法时将抛出 ValueError 异常。因此只能在二元通用函数上调用这些方法。以下将逐一介绍这4个方法：

　　reduce()、accumulate()、reduceat（）、outer()

　　1) 沿着指定的轴，在连续的数组元素之间递归调用通用函数，即可得到输入数组的规约（reduce）计算结果。

　　对于 add 函数，其对数组的reduce计算结果等价于对数组元素求和。调用reduce 方法：

a = np.arange(9)
　　print("Reduce:", np.add.reduce(a)) #调用add函数的reduce方法

　　运行结果：

Reduce 36
　　

　　2）accumulate 方法同样可以递归作用于输入数组

　　在 add 函数上调用 accumulate 方法，等价于直接调用 cumsum 函数。在 add 函数上调用 accumulate 方法：

print( "Accumulate", np.add.accumulate(a)) #调用add函数的accumulate方法

　　运行结果：

Accumulate [ 0 1 3 6 10 15 21 28 36]
　　

　　3）educeat 方法需要输入一个数组以及一个索引值列表作为参数。

print ("Reduceat", np.add.reduceat(a, [0, 5, 2, 7]))

　　educeat 方法的作用是，在数列a中，分别计算索引间的累加，比如上述的[0, 5, 2, 7]，分别计算索引0-5，5-2（5>2，所以直接取索引为5的数据），2-7，7-（-1）等四组序列形成的

　　比如，0-5就是计算A-E列中的数据，结果为10；5-2，直接取索引为5，即F的数据5；2-7，即B-G的计算结果为20；7-（-1）即索引7到最后，也即H、I的计算结果为15。

　　4）outer 方法

　　返回一个数组，它的秩（rank）等于两个输入数组的秩的和。它会作用于两个输入数组之间存在的所有元素对。在 add 函数上调用 outer 方法：

print("Outer:\n", np.add.outer(np.arange(3), a))

　　运行结果：

Outer:
[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8]
[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[ 2 3 4 5 6 7 8 9 10]]
　　

四、算术运算

　　在NumPy中，基本算术运算符+、-和 * 隐式关联着通用函数 add 、 subtract 和 multiply ，对NumPy数组使用这些算术运算符时，对应的通用函数将自动被调用。除法包含

　　的过程则较为复杂，在数组的除法运算中涉及

　　三个通用函数 divide 、 true_divide 和floor_division ，以及两个对应的运算符 / 和 // 。

　　1、除法运算：

import numpy as np
　　a = np.array([2, 6, 5])
　　b = np.array([1, 2, 3])
　　print("Divide:\n", np.divide(a, b), np.divide(b, a))

　　除了divide()函数外，还有floor_divide()，以及运算符‘/’和‘//’,（‘/’和‘//’分别和divide和floor_divide作用一样）如下代码:

import numpy as np
　　a = np.array([2, 6, 5])
　　b = np.array([1, 2, 3])
　　print("Divide:\n", np.divide(a, b), np.divide(b, a))
　　print("True Divide:\n", np.true_divide(a, b), np.true_divide(b, a))#回除法的浮点数结果而不作截断
　　print("Floor Divide:\n", np.floor_divide(a, b), np.floor_divide(b, a)) #返回整数结果
　　c = 3.14*b
　　print("Floor Divide2:\n", np.floor_divide(c, b), np.floor_divide(b, c)) #返回整数结果
　　print( "/ operator:\n", a/b, b/a) # "/"运算符相当于调用 divide 函数
　　print( "// operator:\n", a//b, b//a) #运算符//对应于floor_divide 函数
　　print( "// operator2:\n", c//b, b//c)

　　运行结果：

Divide:
[2. 3. 1.66666667] [0.5 0.33333333 0.6 ]
True Divide:
[2. 3. 1.66666667] [0.5 0.33333333 0.6 ]
Floor Divide:
[2 3 1] [0 0 0]
Floor Divide2:
[3. 3. 3.] [0. 0. 0.]
/ operator:
[2. 3. 1.66666667] [0.5 0.33333333 0.6 ]
// operator:
[2 3 1] [0 0 0]
// operator2:
[3. 3. 3.] [0. 0. 0.]
　　

　　2、模运算

　　计算模数或者余数，可以使用NumPy中的 mod 、 remainder 和 fmod 函数。当然，也可以使用 % 运算符。这些函数的主要差异在于处理负数的方式。

a = np.arange(-4, 4)
　　print(a:,a)
　　print ("Remainder", np.remainder(a, 2)) # remainder 函数逐个返回两个数组中元素相除后的余数
　　print ("Mod", np.mod(a, 2)) # mod 函数与 remainder 函数的功能完全一致
　　print ("% operator", a % 2) # % 操作符仅仅是 remainder 函数的简写
　　print ("Fmod", np.fmod(a, 2))# fmod 函数处理负数的方式与 remainder 、 mod 和 % 不同

　　运行结果：

a: [-4 -3 -2 -1 0 1 2 3]
Remainder [0 1 0 1 0 1 0 1]
Mod [0 1 0 1 0 1 0 1]
% operator [0 1 0 1 0 1 0 1]
Fmod [ 0 -1 0 -1 0 1 0 1]
　　

　　实际代码运行如下：

　　以上就是详解Python NumPy中矩阵和通用函数的使用的详细内容，更多关于NumPy矩阵通用函数的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！

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python输出n×n的矩阵,numpy逆矩阵函数

目录

一、创建矩阵

三、通用函数

四、算术运算

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