【Python 矩阵：快速入门指南】-深入理解矩阵运算及其常用计算

【Python 矩阵：快速入门指南】-深入理解矩阵运算及其常用计算

在数据科学和机器学习中，矩阵是一个非常重要的数学概念，它被广泛应用于数据处理、图像处理、自然语言处理等领域。Python作为一门高效且广泛应用的编程语言，提供了许多强大的工具来处理矩阵。本文将介绍Python中常用的矩阵计算方法，深入解析矩阵的基础知识，并提供简单实用的示例代码，帮助您轻松完成矩阵运算。

矩阵基础

矩阵是一个二维数组，由行和列组成，它可以表示为一个m x n的数组，其中m表示矩阵的行数，n表示矩阵的列数。矩阵中的元素可以是数字、符号或者变量，在进行矩阵运算时，我们通常使用字母表示矩阵。

在Python中，我们可以使用NumPy库来处理矩阵，NumPy是Python中用于科学计算的一个开源库。首先，我们需要导入NumPy库：

import numpy as np

创建矩阵

使用NumPy库中的array()函数或者matrix()函数可以创建一个矩阵。例如：

使用array()函数创建矩阵

matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(matrix1)

输出结果

[[1 2]