python中怎么样进行矩阵运算?

　　python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。

　　numpy的导入和使用

　　from numpy import *;#导入numpy的库函数

　　import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时，需要以np.开头。

　　矩阵的创建

　　由一维或二维数据创建矩阵

　　>>> from numpy import *

　　>>> a1=array([1,2,3])

　　>>> a1

　　array([1, 2, 3])

　　>>> a1=mat(a1)

　　>>> a1

　　matrix([[1, 2, 3]])

　　>>> shape(a1)

　　(1, 3)

　　>>> b=matrix([1,2,3])

　　>>> shape(b)

　　(1, 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*1的矩阵，得到1*1的矩阵

　　>>> a3

　　matrix([[5]])

　　2. 矩阵点乘

　　矩阵对应元素相乘

　　>>>a1=mat([1,1]);

　　>>>a2=mat([2,2]);

　　>>>a3=multiply(a1,a2)

　　>>> a3

　　matrix([[2, 2]])

　　矩阵点乘

　　>>>a1=mat([2,2]);

　　>>>a2=a1*2

　　>>>a2

　　matrix([[4, 4]])

　　3、矩阵求逆，转置

　　矩阵求逆

　　>>>a1=mat(eye(2,2)*0.5)

　　>>> a1

　　matrix([[ 0.5, 0. ],

　　[ 0. , 0.5]])

　　>>>a2=a1.I #求矩阵matrix([[0.5,0],[0,0.5]])的逆矩阵

　　>>> a2

　　matrix([[ 2., 0.],

　　[ 0., 2.]])

　　矩阵转置

　　>>> a1=mat([[1,1],[0,0]])

　　>>> a1

　　matrix([[1, 1],

　　[0, 0]])

　　>>> a2=a1.T

　　>>> a2

　　matrix([[1, 0],

　　[1, 0]])

　　4.计算矩阵对应行列的、最小值、和。

　　>>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]])

　　>>> a1

　　matrix([[1, 1],

　　[2, 3],

　　[4, 2]])

　　计算每一列、行的和

　　>>>a2=a1.sum(axis=0) #列和，这里得到的是1*2的矩阵

　　>>> a2

　　matrix([[7, 6]])

　　>>>a3=a1.sum(axis=1) #行和，这里得到的是3*1的矩阵

　　>>> a3

　　matrix([[2],

　　[5],

　　[6]])

　　>>>a4=sum(a1[1,:]) #计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值

　　>>> a4

　　5 #第0行：1+1;第2行：2+3;第3行：4+2

　　以上内容为大家介绍了python中怎么样进行矩阵运算?希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/