Python矩阵常见运算示例代码

最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布
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文章标签： python 矩阵 开发语言 Python
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本文介绍了使用Python的NumPy库进行矩阵运算，包括创建、加法、减法、乘法、转置和求逆等操作，通过示例代码详细阐述了每个运算的过程。

矩阵是线性代数中重要的概念，也是数据科学中常用的数据结构之一。在Python中，NumPy库提供了强大的矩阵运算功能。本文将分享一些常见的矩阵运算示例代码，涵盖矩阵的创建、加法、减法、乘法、转置和求逆等操作。

首先，我们需要安装NumPy库。可以使用以下命令在Python环境中安装NumPy：

pip install numpy

安装完成后，我们就可以开始使用NumPy库进行矩阵运算了。

  1. 创建矩阵

在NumPy中，可以使用numpy.array()函数创建矩阵。下面的示例代码展示了如何创建一个3x3的矩阵：

import numpy as np

matrix = np.array([[1, <
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Python实现矩阵运算函数及完整源码
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06-26 663
矩阵在数学和计算机科学中是一个重要的概念，而Python语言作为一种主流的编程语言，也提供了丰富的库和工具来支持矩阵的处理。矩阵乘法是指把一个m×n的矩阵A和一个n×p的矩阵B相乘，得到一个m×p的矩阵C。其中，新矩阵C中的第i行第j列元素为矩阵A中的第i行元素与矩阵B中的第j列元素对应相乘后的和。矩阵是由m×n个数排成的一个m行n列的数表，其中每个数都可以表示为a[i][j]，i表示矩阵的第i行，j表示矩阵的第j列。这个矩阵有2行3列，第1行第1列的元素为1，第2行第3列的元素为6。
python教程（一）：超详细的numpy矩阵操作和运算（附实例代码）
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NJUPT Python编程及人工智能应用实验报告（一）
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03-21 2404
NJUPT Python编程及人工智能应用实验报告
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11-12 3176
本文是讲用Python实现矩阵的加法运算和乘法运算，写几层for循环，实现矩阵加法和乘法并不困难，但关键是要足够简洁，这个可让我费了不少脑子。先直接上代码吧。 #矩阵表示形式 M = [    [a1, a2, a3],    [a4, a5, a6],    [a7, a8, a9] ] #矩阵加法 def madd(M1, M2):     if isinstance(M1, (tuple
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python矩阵运算相关代码
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python矩阵运算代码如下：
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apollo_miracle的博客
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1 定义 由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。记作： 这m×n 个数称为矩阵A的元素，简称为元，数aij位于矩阵A的第i行第j列，称为矩阵A的(i,j)元，以数 aij为(i,j)元的矩阵可记为(aij)或(aij)m × n，m×n矩阵A也记作Amn。 元素是实数的矩阵称为实矩阵，元素是复数的矩阵称为复矩阵。而行数与列数都等于n的矩阵称...
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矩阵在机器学习中算比较常见的，小记一笔最基本的东西。 #-*-coding:utf-8-*- import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) print a b = np.array([[4,5],[6,7]]) print b c= np.array([[-1,1,0],[-4,3,0],[1,0,2]]) print c # 奇异值,这里随便写下,...
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