# 创建一个复数矩阵matrix=np.array([[1+2j,2+3j],[3+4j,4+5j]])# 定义一个2x2的复数矩阵 1. 2. 3. 步骤3:计算共轭转置 共轭转置的计算分为两步:首先取矩阵的共轭,然后对其进行转置。在numpy中,可以使用.conj()方法取共轭,使用.T属性进行转置。 # 计算共轭转置conjugate_transpose=matrix.conj()....
具体方法是使用.conj().T,其中.conj()表示对矩阵元素进行共轭操作,而.T则是转置操作。 以下是一个完整的代码示例: importnumpyasnp# 创建一个复数矩阵A=np.array([[1+2j,2-1j],[3+4j,4+0j]])# 计算共轭转置A_conjugate_transpose=A.conj().Tprint("原矩阵 A:")print(A)print("\n共轭转置 A^...
矩阵的转置是将其行列互换位置, 矩阵的共轭转置则是在矩阵转置的基础上(行列互换位置)对其每一个元素取共轭。 形如a+bi的复数,其共轭为a-bi。实数的共轭等于它本身。 所以,实数矩阵的共轭转置矩阵就是转置矩阵,复数矩阵的共轭转置矩阵就是行列互换位置后每个元素取共轭。 在Fortran中,其调用函数为: CONJG(x) 求...
实数矩阵的共轭转置矩阵就是转置矩阵，复数矩阵的共轭转置矩阵就是⾏列互换位置后每个元素取共轭。在Fortran中，其调⽤函数为：CONJG(x)求x的共轭复数。x:C, 结果:C 以上这篇python矩阵运算,转置,逆运算,共轭矩阵实例就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
I 可逆矩阵的逆矩阵 T 矩阵的转置 H 矩阵的共轭转置 shape 矩阵的形状 size 矩阵元素的个数 矩阵对象的方法跟之前讲过的ndarray数组对象的方法基本差不多,此处不再进行赘述。 线性代数模块 NumPy 的linalg模块中有一组标准的矩阵分解运算以及诸如求逆和行列式之类的函数,它们跟 MATLAB 和 R 等语言所使用的是相同...
矩阵的转置: [[0 2] [1 3]] 矩阵的逆: [[-1.5 0.5] [ 1. 0. ]] 矩阵的共轭转置: [[0 2] [1 3]] 矩阵的视图: [[0 1] [2 3]] 矩阵的视图的类型: <class 'numpy.ndarray'> [[ 1. 0.] [ 0. 1.]] 十、数组的通用函数 ...
14. 共轭矩阵 - Conjugate matrix 把 A 矩阵的元素皆取共轭复数后，该新的矩阵为 A 矩阵的共轭矩阵，以 表示。B = np.array([[1+1.j, 2-1.j],[3-2.j, 4+5.j]])print(np.conj(B))输出:[[1.-1.j, 2.+1.j],[3.+2.j, 4.-5.j]]15. 转置矩阵 - Transpose matrix 把 A 矩阵中...
常用的矩阵运算,复数矩阵的乘法、相加、共轭等,去掉复数的修饰‘’_Complex‘’,即为实数的相关运算 上传者:weixin_37795426时间:2020-09-19 稀疏矩阵的转置和乘法 编译的时候解决一下overstack的问题就可以了。可用任一行列的二维数组做参数,实现转置和乘法,并以二维数组输出 ...
import numpy as np if __name__ == '__main__': # 使用mat创建矩阵 matrix_a = np.mat(np.arange(6).reshape(2, 3)) print("matrix_a: \n", matrix_a) # 获取其转置矩阵 print("matrix_a转置矩阵: \n", matrix_a.T) # 获取其共轭转置矩阵 print("matrix_a共轭转置矩阵: \n", matrix...
转置 来源于百度 共轭及共轭转置 来源于百度 矩阵乘法 来源于百度 向量化计算的原则 1、代码中尽量避免显示的for 循环 2、过早的优化是魔鬼 补充: apply函数 apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。该函数如下: DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=()...