1、向量 1*n(1行n列) 或者n*1(n行1列) 2、标量 1*1(1行1列) 3、普通矩阵 m行n列 矩阵的加减法,直接用A,B同位置的数加减就行,不过两个矩阵的形态要相同 矩阵的乘法,A x B ,A的列数一定要和B的行数相等,例如: 如图,A有3列,B有3行,所以两个矩阵可以相乘 矩阵的常用转置算法: (AT)T= A...
1、向量 1*n(1行n列) 或者n*1(n行1列) 2、标量 1*1(1行1列) 3、普通矩阵 m行n列 矩阵的加减法,直接用A,B同位置的数加减就行,不过两个矩阵的形态要相同 矩阵的乘法,A x B ,A的列数一定要和B的行数相等,例如: 如图,A有3列,B有3行,所以两个矩阵可以相乘 矩阵的常用转置算法: (AT)T= A...
1、矩阵的创建 mat1 = np.mat("1 2 3; 2 3 4; 1 2 3") mat1 输出: matrix([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [1, 2, 3]]) mat2 = np.mat("2 3; 1 4; 4 2") mat2 输出: matrix([[2, 3], [1, 4], [4, 2]]) mat3 = np.mat("3 2 4; 1 3 4; 1 2 3") 1. ...
矩阵是一个由m*n个数排成的m行n列的表称为m行n列的矩阵,简称为m*n矩阵。下面的矩阵是一个3*2(3乘2)矩阵,因为它有三行四列。 在数学的概念中,矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。 矩阵是高等代数学...
[ 6, 8, 12, 9, 9]])# 矩阵减法运算：将两个矩阵的对应元素相减n1 - n2# 执行结果array([[ 1, 1, 5, 4, 5], [-3, 1, -3, 5, -5], [ 3, -1, 6, 0, 0], [-6, 4, 4, 3, 9]])# 矩阵乘法运算：将两个矩阵的对应元素相乘n1 * n2# 执行...
example4:创建全0、全1、没有具体值的矩阵 importnumpy as np arr_0= np.zeros(8)#全0矩阵arr_1 = np.ones((3, 8))#3行8列全1矩阵arr_e = np.empty((2,3,2))#维度为2,3,2的矩阵print(arr_0)print(arr_1)print(arr_e) [ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] ...
下面是一个使用NumPy进行矩阵乘法的例子。其中,我们将使用numpy.array函数构造两个矩阵,然后使用numpy.dot函数进行相乘运算。结果将会打印到控制台上。 import numpy as np # 构造两个矩阵 A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 对矩阵进行相乘运算 C = np.dot...
同步B站《强哥学编程》讲解视频:numpy 入门:03-ndarray-one-number_哔哩哔哩_bilibili ## 用一个数构建多维数组 import numpy as np ## 用 python list 创建 ndarray x = np.array([100]) # 长度为1的1维数组, 长度是1 print (x) # [100] print (x.shape) # (1,) x = np.array([[100]]) ...
print("A[0] =", A[0])# First elementprint("A[2] =", A[2])# Third elementprint("A[-1] =", A[-1])# Last element 运行该程序时,输出为: 现在,让看看如何访问二维数组(基本上是矩阵)的元素。 import numpy as np A = np.array([[1, 4, 5, 12],[-5, 8, 9, 0],[-6, 7...
使用numpy创建矩阵有2种方法，一种是使用numpy库的matrix直接创建，另一种则是使用array来创建。首先加载numpy库，然后分别用上面说的2种方法来分别构建一个4×3的矩阵，如图 请点击输入图片描述 2 矩阵创建好了，大家看到了2个矩阵长得差不多，是否相等呢？我们用==（python中用==表示等于）来试试...