python的常见矩阵运算

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。

1.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。

2.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=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=int
data3=mat(random.rand(2,2));
#这里的random模块使用的是numpy中的random模块，random.rand(2,2)创建的是一个二维数组，需要将其转换成#matrix
data4=mat(random.randint(10,size=(3,3)));
#生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵，如果需要指定下界则可以多加一个参数
data5=mat(random.randint(2,8,size=(2,5));
#产生一个2-8之间的随机整数矩阵
data6=mat(eye(2,2,dtype=int));
#产生一个2*2的对角矩阵a1=[1,2,3];
a2=mat(diag(a1));
#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵

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

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);

矩阵点乘

a1=mat([2,2]);
a2=a1*2;

3.矩阵求逆，转置
矩阵求逆

a1=mat(eye(2,2)*0.5);
a2=a1.I;
#求矩阵matrix([[0.5,0],[0,0.5]])的逆矩阵

矩阵转置

a1=mat([[1,1],[0,0]]);
a2=a1.T;

4.计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。

a1=mat([[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
a3=a1.sum(axis=1);//行和，这里得到的是3*1的矩阵
a4=sum(a1[1,:]);//计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值

计算最大、最小值和索引

a1.max();//计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值
a2=max(a1[:,1]);//计算第二列的最大值，这里得到的是一个1*1的矩阵
a1[1,:].max();//计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值np.max(a1,0);//计算所有列的最大值，这里使用的是numpy中的max函数
np.max(a1,1);//计算所有行的最大值，这里得到是一个矩阵np.argmax(a1,0);//计算所有列的最大值对应在该列中的索引
np.argmax(a1[1,:]);//计算第二行中最大值对应在改行的索引

5.矩阵的分隔和合并
矩阵的分隔，同列表和数组的分隔一致。

a=mat(ones((3,3)));
b=a[1:,1:];//分割出第二行以后的行和第二列以后的列的所有元素

矩阵的合并

a=mat(ones((2,2)));
b=mat(eye(2));
c=vstack((a,b));//按列合并，即增加行数
d=hstack((a,b));//按行合并，即行数不变，扩展列数

4.矩阵、列表、数组的转换

列表可以修改，并且列表中元素可以使不同类型的数据，如下：

l1=[[1],'hello',3];

numpy中数组，同一个数组中所有元素必须为同一个类型，有几个常见的属性：

a=array([[2],[1]]);
dimension=a.ndim;
m,n=a.shape;
number=a.size;//元素总个数
str=a.dtype;//元素的类型

numpy中的矩阵也有与数组常见的几个属性。
它们之间的转换：

a1=[[1,2],[3,2],[5,2]];//列表
a2=array(a1);//将列表转换成二维数组
a3=array(a1);//将列表转化成矩阵
a4=array(a3);//将矩阵转换成数组
a5=a3.tolist();//将矩阵转换成列表
a6=a2.tolist();//将数组转换成列表

这里可以发现三者之间的转换是非常简单的，这里需要注意的是，当列表是一维的时候，将它转换成数组和矩阵后，再通过tolist()转换成列表是不相同的，需要做一些小小的修改。如下：

a1=[1,2,3];
a2=array(a1);
a3=mat(a1);
a4=a2.tolist();//这里得到的是[1,2,3]
a5=a3.tolist();//这里得到的是[[1,2,3]]
a6=(a4 == a5);//a6=False
a7=(a4 is a5[0]);//a7=True,a5[0]=[1,2,3]

矩阵转换成数值，存在以下一种情况：

dataMat=mat([1]);
val=dataMat[0,0];//这个时候获取的就是矩阵的元素的数值，而不再是矩阵的类型

python的常见矩阵运算相关推荐

python矩阵运算实例_Python矩阵常见运算操作实例总结 python 怎么实现矩阵运算
python 怎么查看一个矩阵的维数你是知道的,等你,我已经栖息了疲惫的憧憬,夜夜抚慰残梦的翅膀. 都是复制党,百度知道回答真的质量太低了,真的很心疼,言归正传利用numpy分享矩阵维数: impo ...
Python 中常见的配置文件写法
相信学习Python或者正在进行Python工作的小伙伴都会有一个疑问,为什么要写配置文件呢?在开发过程中,我们常常会用到一些固定参数或者是常量.对于这些较为固定且常用到的部分,往往会将其写到一个固定 ...
python的难点_汇总Python初学者常见的学习难点
初学Python,面对一个陌生的新生物,是有一些恐惧心理,在学习Python时难免会遇到这样或那样的槛,在这里,IT培训网老师汇总了一些Python初学者的常见的知识难点,希望大家有所帮助. Pyth ...
python基础===Python 代码优化常见技巧
Python 代码优化常见技巧代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 8 ...
Python语言学习之常见语句命令那些事：python和常见语句命令(条件语句、pass语句)使用方法之详细攻略
Python语言学习之常见语句命令那些事:python和常见语句命令(条件语句.pass语句)使用方法之详细攻略目录 Python常见语句命令 1.python的条件语句 2.Python之pass ...
Python语言学习之文件格式后缀那些事：python和常见各种文件格式后缀介绍、使用方法之详细攻略
Python语言学习之文件格式后缀那些事:python和常见各种文件格式后缀介绍.使用方法之详细攻略目录常见各种文件格式后缀介绍 .pyc文件介绍 .py文件介绍 .pxd 文件 .pyd 文件 ...
Python与常见加密方式
Python与常见加密方式前言数据加密与解密通常是为了保证数据在传输过程中的安全性,自古以来就一直存在,古代主要应用在战争领域,战争中会有很多情报信息要传递,这些重要的信息都会经过加密,在发送到对 ...
Python中常见的配置文件写法分享！
相信学习Python或者正在进行Python工作的小伙伴都会有一个疑问,为什么要写配置文件呢?在开发过程中,我们常常会用到一些固定参数或者是常量.对于这些较为固定且常用到的部分,往往会将其写到一个固定 ...
Python中常见的语法糖
Python中常见的语法糖知识点导航: 1. 横线分隔符 2. 交换两个变量的值 3. 判断变量是否在范围内 4. 字符串的乘法 5. 列表相加 6. 列表切片 7. 解压序列赋值给多个变量 8. ...