python的numpy庫(kù)提供矩陣運(yùn)算的功能，因此我們?cè)谛枰仃囘\(yùn)算的時(shí)候，需要導(dǎo)入numpy的包。

numpy的導(dǎo)入和使用

fromnumpyimport*;#導(dǎo)入numpy的庫(kù)函數(shù)

importnumpyasnp;#這個(gè)方式使用numpy的函數(shù)時(shí)，需要以np.開頭。

矩陣的創(chuàng)建

由一維或二維數(shù)據(jù)創(chuàng)建矩陣

>>>fromnumpyimport*

>>>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)

常見的矩陣運(yùn)算

1.矩陣相乘

>>>a1=mat([1,2]);

>>>a2=mat([[1],[2]]);

>>>a3=a1*a2#1*2的矩陣乘以2*1的矩陣，得到1*1的矩陣

>>>a3

matrix([[5]])

2.矩陣點(diǎn)乘

矩陣對(duì)應(yīng)元素相乘

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

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

>>>a3=multiply(a1,a2)

>>>a3

matrix([[2,2]])

矩陣點(diǎn)乘

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

>>>a2=a1*2

>>>a2

matrix([[4,4]])

3、矩陣求逆，轉(zhuǎn)置

矩陣求逆

>>>a1=mat(eye(2,2)*0.5)

>>>a1

matrix([[0.5,0.],

[0.,0.5]])

>>>a2=a1.I#求矩陣matrix([[0.5,0],[0,0.5]])的逆矩陣

>>>a2

matrix([[2.,0.],

[0.,2.]])

矩陣轉(zhuǎn)置

>>>a1=mat([[1,1],[0,0]])

>>>a1

matrix([[1,1],

[0,0]])

>>>a2=a1.T

>>>a2

matrix([[1,0],

[1,0]])

4.計(jì)算矩陣對(duì)應(yīng)行列的、最小值、和。

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

>>>a1

matrix([[1,1],

[2,3],

[4,2]])

計(jì)算每一列、行的和

>>>a2=a1.sum(axis=0)#列和，這里得到的是1*2的矩陣

>>>a2

matrix([[7,6]])

>>>a3=a1.sum(axis=1)#行和，這里得到的是3*1的矩陣

>>>a3

matrix([[2],

[5],

[6]])

>>>a4=sum(a1[1,:])#計(jì)算第一行所有列的和，這里得到的是一個(gè)數(shù)值

>>>a4

5#第0行：1+1;第2行：2+3;第3行：4+2

以上內(nèi)容為大家介紹了python中怎么樣進(jìn)行矩陣運(yùn)算?希望對(duì)大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。