numpy高级应用——Matrix类

最新推荐文章于 2025-06-30 08:47:29 发布
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本文深入探讨了numpy中的Matrix类，对比MATLAB，介绍其在矩阵运算中的优势，如使用*进行矩阵乘法及通过I属性获取矩阵逆。同时，文章还讲解了matrix类的索引结构和一些常用方法。

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numpy高级应用——Matrix类

与MATLAB相比，numpy的线性代数较为复杂。其中一个原因是矩阵操作需要用到dot方法。此外，numpy的索引结构较为复杂，
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在numpy中，yTxy会被表达为如下形式，
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numpy提供的matrix类更接近MATLAB的语法风格，使用*的乘法直接就是矩阵乘法，
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matrix对象还有一个I属性，得到的是矩阵的逆，
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对于matrix的使用，参考的工具书上的一段话，
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具体参考一下matrix类的属性，
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一些matrix类方法，
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Numpy中有关矩阵的操作
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xyjikl
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chise_
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详解numpy中array类型和matrix类型
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2025——》numpy中的切片操作方法
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在 NumPy 中，切片（Slicing）是从数组中提取子数组的强大工具，相比 Python 原生列表的切片更灵活高效。
numpy及numpy+mkl库.zip
02-18
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m0_72029019的博客
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NumPy Matrix矩阵库
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fftx_00的博客
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