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总结python的常见矩阵运算!(矩阵的创建,numpy,应元素相乘)

off999 2024-10-14 12:12 21 浏览 0 评论

前言:

今天为大家带来的内容是,总结python的常见矩阵运算!(矩阵的创建,numpy,应元素相乘)具有不错的参考意义,希望能够帮助到大家!

部分代码用图片方式呈现出来,方便各位观看与收藏!

提示:

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。

一.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。

二.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=mat(a1);

创建常见的矩阵

三.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

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);

矩阵点乘

a1=mat([2,2]);
a2=a1*2;

3.矩阵求逆,转置

矩阵求逆

a1=mat(eye(2,2)*0.5);
a2=a1.I;
#求矩阵matrix([[0.5,0],[0,0.5]])的逆矩阵

矩阵转置

a1=mat([[1,1],[0,0]]);
a2=a1.T;

4.计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。

a1=mat([[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
a3=a1.sum(axis=1);//行和,这里得到的是3*1的矩阵
a4=sum(a1[1,:]);//计算第一行所有列的和,这里得到的是一个数值

计算最大、最小值和索引

5.矩阵的分隔和合并

矩阵的分隔,同列表和数组的分隔一致。

a=mat(ones((3,3)));
b=a[1:,1:];//分割出第二行以后的行和第二列以后的列的所有元素

矩阵的合并

四.矩阵、列表、数组的转换

列表可以修改,并且列表中元素可以使不同类型的数据,如下:

l1=[[1],'hello',3];

numpy中数组,同一个数组中所有元素必须为同一个类型,有几个常见的属性:

它们之间的转换:

这里可以发现三者之间的转换是非常简单的,这里需要注意的是,当列表是一维的时候,将它转换成数组和矩阵后,再通过tolist()转换成列表是不相同的,需要做一些小小的修改。如下:

矩阵转换成数值,存在以下一种情况:

dataMat=mat([1]);
val=dataMat[0,0];//这个时候获取的就是矩阵的元素的数值,而不再是矩阵的类型

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助

小编再这里说句:我是一名python开发工程师,最近闲得无聊,整理了一套最新的python系统学习教程,包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习,面试宝典,面试宝典,面试宝典。想要这些资料的可以关注小编,并在后台私信小编:“07”即可领取。

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