matrix([[1, 5], [3, 2]]) 矩阵对象的属性: matrix.T transpose:返回矩阵的转置矩阵 matrix.H hermitian (conjugate) transpose:返回复数矩阵的共轭元素矩阵 matrix.I inverse:返回矩阵的逆矩阵 matrix.A base array:返回矩阵基于的数组 矩阵对象的方法: all([axis, ou
共轭转置(Conjugate Transpose),又称为Hermitian转置,是指对一个复数矩阵先取共轭(即将矩阵中的每个元素取其复共轭),再进行转置(即将矩阵的行和列互换)。共轭转置是复数矩阵特有的一种运算,在量子力学和信号处理等领域有广泛应用。 在numpy中使用.conj().T来实现共轭转置: NumPy是Python中用于科学计算的一个基础库...
>>> x=np.matrix(b) #矩阵中的data可以为数组对象。 >>> x matrix([[1, 5], [3, 2]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 矩阵对象的属性: matrix.T transpose:返回矩阵的转置矩阵 matrix.H hermitian (conjugate) transpose:返回复数矩阵的共轭元素矩阵 matrix.I inverse:返回矩阵的...
base 如果内存来自其他对象,则为基本对象。 ctypes 一个对象,用于简化数组与ctypes模块的交互。 data Python缓冲区对象指向数组的数据的开始。 dtype 数组元素的数据类型。 flags 关于数组的内存布局的信息。 flat 在数组上的一维迭代器。 imag 数组的虚部。 itemsize 一个数组元素的长度(以字节为单位)。 nbytes 数...
在NumPy中，可以使用`np.conj()`函数来计算一个数组的共轭转置。共轭转置（conjugate transpose），也被称为埃尔米特转置（Hermitian transpose）或者伴随矩阵（adjoint matrix），是将一个矩阵的每个元素取共轭，并且将矩阵进行转置的操作。下面是一个例子，展示如何使用NumPy计算一个数组的共轭转置：```python import ...
numpy包含两种基本的数据类型:数组(array)和矩阵(matrix)。无论是数组,还是矩阵,都由同种元素组成。 下面是测试程序: # coding:utf-8 import numpy as np # print(dir(np)) M = 3 #---Matrix--- A = np.matrix(np.random.rand(M,M)) # 随机数矩阵 print('原矩阵:'...
import numpy as np # 创建一个复数矩阵 matrix = np.matrix([[1+2j, 3-4j], [5+6j, 7-8j]]) # 打印原始矩阵 print("原始矩阵:") print(matrix) # 使用.H获取共轭转置矩阵 conjugate_transpose_matrix = matrix.H # 打印共轭转置矩阵 print("共轭转置矩阵:") print(conjugate_transpose_matrix) 复...
dot(self, asmatrix(other)) ValueError: shapes (5,5) and (6,1) not aligned: 5 (dim 1) != 6 (dim 0) 查看其它运算函数: inner, outer, cross, kron,tensordot。 可以使用 help(kron)。 数组/矩阵 变换 之前我们使用 .T 对v 进行了转置。 我们也可以使用transpose 函数完成同样的事情。
matrix是array的分支,matrix和array在很多时候都是通用的,你用哪一个都一样。但这时候,官方建议大家如果两个可以通用,那就选择array,因为array更灵活,速度更快,很多人把二维的array也翻译成矩阵。 但是matrix的优势就是相对简单的运算符号,比如两个矩阵相乘,就是用符号*,但是array相乘不能这么用,得用方法.dot() ...
thatvconsists of the right (as in right-hand side) eigenvectors ofa. A vectorysatisfyingy.T @ a = z * y.Tfor some numberzis called a left eigenvector ofa, and, in general, the left and right eigenvectors of a matrix are not necessarily the (perhaps conjugate) transposes of each ...