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. ...
A = [[1, 4, 5, 12], [-5, 8, 9, 0], [-6, 7, 11, 19]] A[1] = [-5, 8, 9, 0] A[1][2] = 9 A[0][-1] = 12 第三列 = [5, 9, 11] 使用嵌套的列表作为矩阵来说比较适合用于简单的计算任务,但是在Python中呢我们可以使用Numpy库,它在处理矩阵上有更好的方法。 Numpy ...
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.] ...
1分钟带你学会NumPy的矩阵操作 1.算术运算符加减乘除# 导包import numpy as np# 创建一个4行5列的二维数组n = np.random.randint(0,10,size=(4,5))n# 执行结果array([[1, 2, 3, 4, 5], [2, 9, 7, 0, 0], [5, 1, 3, 2, 5], [2, 7, 2, 2, 9]]) # 加法：数组每...
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）来试试看看，如下图 请点击输入图片描述 3 我们下面看看2个矩阵相乘的结果，可以看到使用matrix创建的矩阵m1乘以自身，结果报错了：因为矩阵相乘需要满足一定的条件[1]；而使用array创建的矩阵m2乘以自身，...
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, …
矩阵乘法: (m,n) x (n,p) --> (m,p) # 矩阵乘法运算前提:矩阵1的列=矩阵2的行 3种用法: np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b == matrix_a * matrix_b
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...