本文主要介绍python常用的矩阵运算(总结)，通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或工作有一定的参考价值。有需要的朋友下面跟边肖学习。

Python的numpy库提供了矩阵运算的功能，所以当我们需要矩阵运算的时候，就需要导入numpy的包。

1.numpy的导入和使用

从numpy导入*；#导入numpy的库函数

将numpy作为np导入；#这样使用numpy的函数时，需要从np开始.

2.矩阵的创建

从一维或二维数据创建矩阵

从numpy导入*；

a1=数组([1，2，3])；

a1=mat(a1)；

创建一个通用矩阵

data1=mat(零((3，3)))；

#创建一个3*3零矩阵，其中零函数的自变量是元组类型(3，3)

data2=mat(ones((2，4)))；

#创建一个2 * 4 ^ 1的矩阵，默认为浮点数据。如果需要int类型，可以使用dtype=int。

data3=mat(random.rand(2，2))；

#这里的随机模块使用numpy中的随机模块。random.rand(2，2)创建一个二维数组，需要转换成#matrix。

data4=mat(random.randint(10，size=(3，3)))；

#生成一个0到10之间的3*3随机整数矩阵。如果需要指定下限，可以添加一个附加参数。

data5=mat(random.randint(2，8，size=(2，5))；

#生成2-8之间的随机整数矩阵

data6=mat(eye(2，2，dtype=int))；

#生成一个2*2对角线的矩阵

a1=[1，2，3]；

a2=mat(diag(a1))；

#生成对角线为1、2、3的对角矩阵

3.常见的矩阵运算

1.矩阵乘法

a1=mat([1，2])；

a2=mat([[1]，[2])；

a3=a1 * a2

将#1*2的矩阵乘以2*1的矩阵，得到1*1的矩阵。

2.矩阵点乘法

矩阵对应元素的乘法

a1=mat([1，1])；

a2=mat([2，2])；

a3=乘法(a1，a2)；

矩阵乘法

a1=mat([2，2])；

a2=a1 * 2；

3.矩阵求逆和转置

矩阵求逆

a1=mat(eye(2，2)* 0.5)；

a2=a1。我；

#求矩阵matrix的逆矩阵([[0.5，0]，[0，0.5]])

矩阵转置

a1=mat([[1，1]，[0，0]])；

a2=a1。t；

4.计算矩阵相应行和列的最大值、最小值和总和。

a1=mat([[1，1]，[2，3]，[4，2])；

计算每一列和每一行的总和。

a2=a1.sum(轴=0)；//列和，这里我们得到的是一个1*2的矩阵

a3=a1.sum(轴=1)；//行，这里我们得到的是一个3*1的矩阵

a4=sum(a1[1，)；//计算第一行中所有列的总和。这里你得到的是一个数值

计算最大值、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。这里你得到的是一个1*1的矩阵

a1[1，]。max()；//计算第二行的最大值，这里得到的值是一个一个的。

np.max(a1，0)；//计算所有列的最大值。这里使用numpy中的max函数。

np.max(a1，1)；//计算所有行的最大值，这里得到的是一个矩阵

np.argmax(a1，0)；//计算所有列的最大值对应的该列的索引

np.argmax(a1[1，)；//计算新行对应的第二行中最大值的索引。

5.矩阵的分离和合并

矩阵的分离与列表和数组的分离是一致的。

a=mat(ones((3，3)))；

b=a[1:1:]；//拆分第二行之后的行和第二列之后的列的所有元素

矩阵的合并

a=mat(ones((2，2)))；

b=mat(眼(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，列数扩大。

4.矩阵、列表、数组的转换

列表可以修改，列表中的元素可以生成不同类型的数据，如下所示：

l1=[[1]，'你好'，3]；

numpy中的数组(其中同一数组中的所有元素必须是同一类型)有几个公共属性：

a=数组([[2]，[1]])；

dimension=a . ndim；

m，n=a.shape

number=a . size；//元素总数

str=a.dtype//元素的类型

numpy中的矩阵也有几个数组共有的属性。

它们之间的转换：

a1=[[1，2]，[3，2]，[5，2]]；//列表

a2=数组(a1)；//将列表转换为二维数组

a3=数组(a1)；//将列表转换成矩阵

a4=数组(a3)；//将矩阵转换成数组

a5=a3 . to list()；//将矩阵转换成列表

a6=a2 . to list()；//将数组转换为列表

这里可以发现，三者之间的转换非常简单。这里需要注意的是，当列表是一维的时候，先转换成数组和矩阵是不一样的，然后用tolist()转换成列表，需要做一些小的修改。如下所示：

a1=[1，2，3]；

a2=数组(a1)；

a3=mat(a1)；

a4=a2 . to list()；//这里得到的是[1，2，3]

a5=a3 . to list()；//这里得到的是[[1，2，3]]

a6=(a4==a5)；//a6=假

a7=(a4是a5[0])；//a7=True，a5[0]=[1，2，3]

矩阵转换成数值，存在以下情况之一：

dataMat=mat([1])；

val=dataMat[0，0]；//此时得到的是矩阵元素的值，而不是矩阵的类型。

这就是本文的全部内容。希望对大家的学习有帮助，支持我们。

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