python函數(shù)特殊矩陣,Python矩陣

用python的numpy創(chuàng)建一個矩陣

使用numpy創(chuàng)建矩陣有2種方法，一種是使用numpy庫的matrix直接創(chuàng)建，另一種則是使用array來創(chuàng)建。首先加載numpy庫，然后分別用上面說的2種方法來分別構(gòu)建一個4×3的矩陣，如圖

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矩陣創(chuàng)建好了，大家看到了2個矩陣長得差不多，是否相等呢？我們用==（python中用==表示等于）來試試看看，如下圖

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我們下面看看2個矩陣相乘的結(jié)果，可以看到使用matrix創(chuàng)建的矩陣m1乘以自身，結(jié)果報錯了：因為矩陣相乘需要滿足一定的條件[1]；而使用array創(chuàng)建的矩陣m2乘以自身，結(jié)果并沒有報錯，因為這里用的是Hadamard乘法[2];而m1×m2也報錯了，說明只要有一個是matrix，就不能用Hadamard乘法，如圖所示

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下面看幾個特殊矩陣[3]：使用np.zeros可以生成零矩陣，使用np.ones可以生成1矩陣，使用np.identity可以生成單位矩陣，使用np.diag可以生成對角矩陣，如圖所示

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最后看看矩陣的行向量和列向量提取方法。例如m1[[0,3]]表示提取矩陣m1的第0行和第3行[4]，當然也可以用m1[[True,False,False,True]]來達到同樣的效果，True就是表示對應(yīng)的行要提??；而m1[:,[-2,-1]]則是提取矩陣的最后2列的列向量，m1[:,[False,True,True]]的一樣可以提取最后2列的列向量，如圖所示

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END

注意事項

[1]在高等數(shù)學(xué)或者線性代數(shù)等已經(jīng)學(xué)過了當后面的矩陣的行數(shù)等于前面矩陣的列數(shù)時，2個矩陣才可以相乘

[2]Hadamard指的是2個m×n的矩陣相乘，結(jié)果仍然是m×n的矩陣，結(jié)果為對應(yīng)元素的乘積

[3]單位矩陣是特殊的對角矩陣，零（1）矩陣是指元素全部是0（1）的矩陣

[4]矩陣的第一行是從0開始編號的，python中的各種編號基本上都是從0開始的

如何使用python表示矩陣

使用python表示矩陣的方法：

使用“import numpy”語句導(dǎo)入numpy包。用numpy包的array函數(shù)創(chuàng)建一個二維數(shù)組，這個二維數(shù)組就表示矩陣

示例代碼如下：

執(zhí)行結(jié)果如下：

python 怎么實現(xiàn)矩陣運算

1.numpy的導(dǎo)入和使用

data1=mat(zeros((

)))

#創(chuàng)建一個3*3的零矩陣，矩陣這里zeros函數(shù)的參數(shù)是一個tuple類型(3,3)

data2=mat(ones((

)))

#創(chuàng)建一個2*4的1矩陣，默認是浮點型的數(shù)據(jù)，如果需要時int類型，可以使用dtype=int

data3=mat(random.rand(

))

#這里的random模塊使用的是numpy中的random模塊，random.rand(2,2)創(chuàng)建的是一個二維數(shù)組，需要將其轉(zhuǎn)換成#matrix

data4=mat(random.randint(

,size=(

)))

#生成一個3*3的0-10之間的隨機整數(shù)矩陣，如果需要指定下界則可以多加一個參數(shù)

data5=mat(random.randint(

,size=(

))

#產(chǎn)生一個2-8之間的隨機整數(shù)矩陣

data6=mat(eye(

,dtype=

int

))

#產(chǎn)生一個2*2的對角矩陣

a1=[

]; a2=mat(diag(a1))

#生成一個對角線為1、2、3的對角矩陣

新聞標題：python函數(shù)特殊矩陣,Python矩陣
文章來源：http://muchs.cn/article46/hcjjhg.html

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