本文简要介绍 python 语言中 numpy.linalg.matrix_power 的用法。 用法: linalg.matrix_power(a, n) 将方阵提高到(整数)次幂 n。 对于正整数n,幂是通过重复矩阵平方和矩阵乘法计算的。如果n == 0,返回与M形状相同的单位矩阵。如果n < 0,计算倒数,然后将其提升为abs(n). 注意 当前不支持对象矩阵堆栈。
| | linalg.matrix_power(a, n) | 矩阵的幂运算 | | kron(a, b) | 矩阵的Kronecker乘积 | 分解运算: | 操作符 | 描述 | | --- | --- | | linalg.cholesky(a) |Cholesky分解 | | linalg.qr(a[, mode]) | 计算矩阵的qr因式分解 | | linalg.svd(a[, full_matrices, compute_uv, …])...
matrix([[0. , 0.30103 , 0.43429448, 0.2350944 , 0.60205999, 1. , 2. ]]) np.log2(c) matrix([[0. , 1. , 1.44269504, 0.78096668, 2. , 3.32192809, 6.64385619]]) #对原数据加1再取对数 np.log1p(c) matrix([[0.69314718, 1.09861229, 1.31326169, 1. , 1.60943791, 2.39789527, 4.61512052]...
numpy.linalg.matrix_power 函数计算输入矩阵的整数次幂。 使用场景 常用于计算矩阵的高次幂,如计算状态转移矩阵的多步转移。 用法及示例 import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) result = np.linalg.matrix_power(arr, 2) print(result) # Output: # [[ 7 10] # [15 22]] 其他...
linalg.matrix_power(a, n) 矩阵的幂运算 kron(a, b) 矩阵的Kronecker乘积 分解运算: 操作符描述 linalg.cholesky(a) Cholesky 分解 linalg.qr(a[, mode]) 计算矩阵的qr因式分解 linalg.svd(a[, full_matrices, compute_uv, …]) 奇异值分解 本征值和本征向量: 操作描述 linalg.eig(a) 计算方阵的特征...
- matrix_power Integer power of a square matrix Eigenvalues and decompositions: - eig Eigenvalues and vectors of a square matrix - eigh Eigenvalues and eigenvectors of a Hermitian matrix - eigvals Eigenvalues of a square matrix - eigvalsh Eigenvalues of a Hermitian matrix ...
对于矩阵幂的求解使用np.linalg.matrix_power(a,5)即可 有特殊的情况,比如0次幂和-1次幂,看看结果如何?输出发现,矩阵的0次幂就是单位阵,-1次幂就是对应的逆矩阵 12.3 矩阵方程和行列式求解 solve功能对应于求解矩阵对应的解 Det行列式代表一个数值 ...
np.matrix() import numpy.matlib import numpy as np i = np.matrix('1,2;3,4') print (i) 输出: [[1 2] [3 4]] NumPy 线性代数 numpy.dot() 矩阵叉乘 a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[11,12],[13,14]]) print(np.dot(a,b)) 输出: [[37 40] [85 92...
在NumPy中,可以使用np.mat()和np.matrix()创建矩阵,如下代码示例: import numpy as np if __name__ == '__main__': # 使用np.matrix创建矩阵 matrix_a = np.matrix([[1, 2], [3, 4]]) print("matrix_a: \n {} \n matrix_a类型:{}".format(matrix_a, type(matrix_a))) # 使用mat创...
matrix对象 numpy库提供了matrix类,使用matrix类创建的是矩阵对象,它们的加减乘除运算缺省采用矩阵方式计算,因此用法和matlab十分类似。但是由于NumPy中同时存在ndarray和matrix对象,因此用户很容易将两者弄混。这有违Python的“显式优于隐式”的原则,因此并不推荐在较复杂的程序中使用matrix。下面是使用matrix的一个例子:...