numpy矩阵运算

最新推荐文章于 2024-07-30 13:21:27 发布

YPL_ZML

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分类专栏：数据分析

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博客围绕NumPy运算展开，但具体内容缺失。NumPy是信息技术领域用于科学计算的重要库，其运算功能在数据处理、分析等方面有重要作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import numpy as np


# 创建矩阵
m1 = np.mat([[1, 2, 3], [2, 3, 4]])
# print(m1)

# 矩阵与数相乘
m2 = m1*3
# print(m2)

# 矩阵的相加减
# 矩阵相加 --对应位置元素相加
m3 = np.mat([[1, 0, 1], [1, 0, 1]]).reshape(3,2)
print(m3)

m4 = m1+m2
# print(m4)

# 矩阵相减 --对应位置元素相减
# 如果形状不同，不能运算
m5 = m4-m2
# print(m5)

# 矩阵相乘
# m,n * n,l #左矩阵 列数 必须与 右矩阵
m6 = m1*m3
# print(m6)
# 推荐使用matmul(m1,m2)
# m8 = np.matmul(m1,m3)
# print(m8)
# m7 = np.dot(m1,m3)
# print(m7)

# m9 = np.multiply(m1, m3.T)
# print(m9)

m10 = np.mat('1 0 3;2 6 4;3 9 5')
# print('m:',m10)
# print('m转置:',m10.T)  # 行列互换
# print('m的共轭转置:',m10.H)  #
# print('m逆:',m10.I)
# print('m的视图:',m10.A)

m = np.matmul(m10,m10.I)
# print(type(m))
# print(m)