fromnumpyimport*;a1=array([1,2,3]);a1=mat(a1); 创建常见的矩阵 data1=mat(zeros((3,3)));#创建一个3*3的零矩阵,矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3)data2=mat(ones((2,4)));#创建一个2*4的1矩阵,默认是浮点型的数据,如果需要时int类型,可以使用dtype=intdata3=mat(random.rand(...
matrix([[1, 0], [0, 1]]) a1=[1,2,3] a2=mat(diag(a1)) #生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵 >>> a2 matrix([[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]]) 3.常见的矩阵运算 1. 矩阵相乘 >>>a1=mat([1,2]); >>>a2=mat([[1],[2]]); >>>a3=a1*a2 #1*2的矩阵乘以2...
一. np.dot() 1.同线性代数中矩阵乘法的定义。np.dot(A, B)表示: 对二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积。 对于一维矩阵,计算两者的内积。 2.代码 【code】 importnumpy as np#2-D array: 2 x 3two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])#2-D array: 3 x 2two_dim_ma...
importnumpyasnp# 生成3×3的随机矩阵matrix=np.random.randint(0,10,size=(3,3))print(matrix)# 计算主对角线上的元素之和diagonal_sum=np.trace(matrix)print("主对角线上的元素之和为:",diagonal_sum) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 代码中,我们使用numpy.trace函数计算矩阵的主对角线元素之和...
(AB)ij=Σaikbkj=ai1b1j+ai2b2j+...+aipbpj 如下图所示: 引用自百度百科 所以,矩阵相乘其实是对应的行和列对应位置相乘再相加,将合数放到相应的位置。 详细点说,C矩阵的第3行第4列位置上的数,其实是A矩阵(前一个矩阵)的第i行,和B矩阵(后一个矩阵)的第j列,一次对应相乘后在将他们相加。
为了计算矩阵的对角线元素之和,我们可以使用Python的列表和循环操作来访问矩阵的元素,并累加对角线上的元素。 下面是解题的代码示例: # 定义一个3x3矩阵 matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # 计算对角线元素之和 sum_diagonal = 0 ...
1 首先,右键点击【项目】,创建一个【Python】文件 2 接着,在右侧输入代码,代码写在【下一步】3 然后,复制代码粘贴到文件中if __name__ == '__main__': a = [] sum = 0.0 for i in range(3): a.append([]) for j in range(3): a[i].append(float(raw_input("input num...
先生成主对角线符合的矩阵 matrix=np.diag(center_diag)然后通过切片来修改上下两条对角线 np.fill_...
假设矩阵A是3*4的矩阵,则B=A.sum(axis=0)返回的是对矩阵A每一列求和结果的行向量,同理A.sum(axis=1) 返回的是对矩阵A每一行求和结果的列向量。 接下来要求百分比,就用到广播的概念,由于A是3*4的矩阵,B是1*4矩阵,在数学上A/B是没法进行的,但是numpy中,如果用A/B,则会把B扩充成3*4的向量,然后...
其实很简答,就是3*3矩阵当中的第1个、第5个以及第9个的元素之和。 矩阵.jpg 接下来,show code! #求3*3矩阵主对角线元素之和 if __name__ == "__main__": # 编写一个程序的入口 a = [] # 创建一个空列表 sum = 0 # 初始化sum值 ...