Jupyter中Python矩阵基本运算的学习记录

最新推荐文章于 2025-01-20 20:38:41 发布

Nam、CH

最新推荐文章于 2025-01-20 20:38:41 发布

阅读量4.4k

点赞数 2

文章标签： python 机器学习 numpy 线性代数

版权

本文介绍了在Jupyter环境中使用Python进行矩阵操作，包括创建、乘法、转置、求方阵的迹、行列式的计算、逆矩阵的求解以及解多元一次方程的方法，详细讲解了numpy库的相关功能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

实验环境：jupyter+python3

一、python矩阵操作

1.引入numpy，使用mat函数创建一个2X3矩阵，查看a的值

import numpy as np

#使用mat函数创建一个2X3矩阵
a = np.mat([[1,2,3],[4,5,6]])
#查看a的值
a

matrix([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])

2.使用shape获取矩阵大小

#使用shape获取矩阵大小
a.shape

(2, 3)

3.使用下标读取矩阵的元素

#使用下标读取矩阵的元素
a.T

matrix([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])

4.进行行列转换

#进行行列转换
a.transpose()

matrix([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])

a.T

matrix([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])

实际上官方文档建议我们使用二维数组代替矩阵来进行矩阵运算；因为二维数组用得较多，而且基本可取代矩阵

b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

b.T

array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

加减法也是一样的

a+a

matrix([[ 2,  4,  6],
        [ 8, 10, 12]])

b+b

array([[ 2,  4,  6],
       [ 8, 10, 12]])

但是列表不行

c = [[1,2,3],[4,5,6]]
c+c

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3], [4, 5, 6]]

使用二维数组创建两个矩阵A和B

A = np.array([[1,2,3],[4