1、矩阵基本运算 1.引入 numpy 库 import numpy as np 1. 2.使用 mat 函数创建一个 2X3矩阵 a = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) a 1. 2. 3. 3.使用 shape 可以获取矩阵的大小 a.shape 1. 4.使用下表读取矩阵中的元素 5.进行行列转换 a.transpose() a.T 1. 2. 3. 6 b=np....
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...
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。 矩阵相乘代码实现: 下面,我们来看一下Python中是如何用一行代码来实现矩阵相乘的: [[sum(map(lambda a: a[0]*a[1], zip(l, s))) for l in zip(*MA)] for...
mat3 = np.zeros((2, 3)) # 2 * 3 的全 0 矩阵 mat4 = np.ones((3, 2)) # 3 * 2 的全 1 矩阵 mat5 = np.identity(3) # 3 * 3 的单元矩阵 mat6 = np.eye(3, 3, 0) # eye(N, M=None, k=0, dtype=float) 对角线是 1 其余值为 0 的矩阵, k 指定对角线的位置 print ...
1.创建矩阵A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 2.转置 A.T 3.验证 (A')'=A 4. Python 求方阵的迹 1.创建一个方阵 EE=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) 2.trace ▶ 计算方阵的迹np.trace(E) 3.验证方阵的迹等于转置的迹 ...
首先，让我们来建立一个矩阵，这里我们使用numpy包下的random包来生成3×3的矩阵。大概的代码如下所示：import numpy as np a=np.random.random((3,3))这样，我们就可以生成一个随机数组成的3×3矩阵。之后我们就可以将这个矩阵进行行列互换了。具体代码也非常的简单，具体如下所示：b=a.T 如上...
要获取矩阵的尺寸,可以使用NumPy库的`shape`属性。该属性返回一个元组,其中包含矩阵的行数和列数。 以下是一个示例: ```python import numpy as np # 创建一个 2x3 的矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 获取矩阵的尺寸 rows, cols = matrix.shape print("矩阵的行数:", ro...
ma=arange(10).reshape(5,2) #matrix(rep(1:10),nrow=5,ncol=2) 按行或列生成一定规则的 ones((2,3), dtype=int) =R= matrix(rep(1,6),2,3) #矩阵内元素都为1 random.random((2,3)) =R= matrix(runif(6),2,3) #生成随机数 ...
1. 列表视为矩阵 Python没有矩阵的内置类型。但是,可以将列表的列表视为矩阵。 例: A = [[1, 4, 5], [-5, 8, 9]] 可以将此列表的列表视为具有2行3列的矩阵。 如图: 2. 如何使用嵌套列表。 A = [[1, 4, 5, 12], [-5, 8, 9, 0], ...
res=M[0][0]+M[1][1]+M[2][2]