shape_of_matrix = matrix_1.shape # 获取矩阵的转置 transposed_matrix = matrix_1.T # 计算矩阵的迹 trace_of_matrix = np.trace(matrix_1) # 注意:对于非方阵或非可逆方阵,inv()会抛出异常 try: inverse_matrix = np.linalg.inv(matrix_1) except np.linalg.LinAlgError: print("Matrix is not inver...
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中文教程:https://www.yiibai.com/numpy/ 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, out]) :沿给定的轴判断矩阵所有元素是否为真(非0...
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 数组元素消耗的总字节数。 ndim 数组维数。 real 数组的实际部分。 shape 数组维度的形状元组。 s...
dot(matrix_01, 10) Out[4]: array([[20, 30, 40, 30, 20, 50], [60, 70, 20, 30, 40, 20]]) 数组间运算 数组与数的运算 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [1]: import numpy as np In [2]: arr = np.array([[1, 2, 3, 2, 1, 4], [5, 6, 1, 2...
importnumpyasnp# 创建两组随机点points_a=np.random.rand(50,2)points_b=np.random.rand(30,2)# 计算距离矩阵distances=np.sqrt(((points_a[:,np.newaxis,:]-points_b[np.newaxis,:,:])**2).sum(axis=2))print(f"Shape of distance matrix from numpyarray.com:{distances.shape}")print(f"First...
–matrix():创建矩阵对象 –zeros():创建全零矩阵 –ones():创建全一矩阵 –eye():创建单位矩阵 2.2 矩阵的基本运算 NumPy支持矩阵的各种基本运算: importnumpyasnp# 创建两个矩阵a=np.array([[1,2],[3,4]])b=np.array([[5,6],[7,8]])print("Matrix A:")print(a)print("\nMatrix B:")print...
# 定义一个矩阵 A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 计算矩阵的2-范数(即矩阵的谱范数,等于矩阵的最大奇异值) norm_A_2 = np.linalg.norm(A, ord=2) print("2-norm of Matrix A:", norm_A_2) 4.7 线性方程组 可以使用numpy.linalg.solve()函数来解线性方程组。 # 定义系数矩阵A和常数...
ndarray.flatten([order])Return a copy of the array collapsed into one dimension.方法,不会改变原数组。 Array的形态操作-numpy更改数组的形状与数组堆叠 修改ndarray.shape属性 .shape · reshape() : 改变array的形态 可以通过修改shape属性,在保持数组元素个数不变的情况下,改变数组每个轴的长度。
可以使用numpy linalg包中的matrix_rank()函数来查找矩阵的秩。import numpy as npa = np.arange(1, 10)a.shape = (3, 3)print("a = ")print(a)rank = np.linalg.matrix_rank(a)print("\nRank:", rank)行列式(决定式)方阵的行列式可以计算det()函数，该函数也来自numpy linalg包。如果行列式是0，...