本文介绍了Python中使用NumPy、SciPy、Pandas和SymPy库进行矩阵操作的方法，包括创建、基本操作和高级功能，如转置、相加、相乘、矩阵分解。这些库为矩阵处理提供了强大工具，有助于提升编程效率和计算性能。
Python矩阵操作指南
矩阵是线性代数中重要的数学概念，而在Python中，我们可以使用不同的库和工具来进行矩阵的操作和计算。本文将介绍如何在Python中进行矩阵操作，并提供相应的源代码示例。
- 使用NumPy库创建矩阵
NumPy是Python中用于科学计算的强大库，它提供了一个名为ndarray的多维数组对象，可用于表示矩阵。下面是一个创建矩阵的示例：
import numpy as np
# 创建一个2x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2
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