numpy矩阵(二)

本文介绍了Python的NumPy库中矩阵的创建、形状查看以及矩阵乘法的不同实现方式,包括使用`np.matrix()`和`np.mat()`函数。同时展示了元素级乘法、矩阵乘法和矩阵求逆等基本操作。适合Python初学者和数据科学从业者了解NumPy矩阵运算。

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import numpy as np

ary = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
print(ary, ary.shape, type(ary))
m1 = np.matrix(ary, copy=True)  # copy控制是否拷贝一份数据,影响数据共享,默认True是拷贝,不共享,数据独立
print(m1, m1.dtype, m1.shape, type(m1))
m2 = np.mat(ary)  # 默认copy = False,数据共享
print(m2, type(m2))
m3 = np.mat('1 2 3; 4 5 6')  # ;分割维度,空格分割同纬度的数据   (多空几个空格也可以)
print(m3, type(m3))

print(ary * ary)  #对应位置元素相乘
print(m1 * m1)    #矩阵乘法
print(m1.dot(m2)) #矩阵乘法
print(m1.I)
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