初学记录Numpy的一些矩阵操作

import numpy as np
    a=np.array([[1,2,3],
               [4,5,6]])	#生成一个【1，2，3
               					4，5，6】的矩阵
    b=np.zeros((2,2),int)	#生成一个全0的，2x2的，元素为整型的矩阵
    c=np.ones((2,4),int)	#生成一个2x4的全1的，元素为整型的矩阵
    d=np.empty([2,3])
    e=np.arange(1,10,2)	#从1生成到10（不包括10），步长为2
    f=np.eye(3)	#生成3x3的单位阵
    a4=a-c	#矩阵相减
    a5=a+c	#矩阵相加
    a1=a.dot(f)	#a1的结果为axf
    a2=np.linalg.inv(a)	#a2为a的逆矩阵
    print(a.shape)	#返回行x列
    print(a.T)	#计算a的转置矩阵

此外，计算逆矩阵时，必须保证矩阵可逆，
即矩阵为方阵，
且行列式不为0（矩阵任意两列线性无关）

另一种创建矩阵方法，以及向矩阵中插入一列或一行

import numpy as np
def main():
    a=np.mat([[1,2],[3,4]])
    b=np.mat([[1],[1]])
    #向a中插入b
    c=np.c_[a,b]
    print(a)
    print(b)
    print(c)
main()
#输出
[[1 2]
 [3 4]]
[[1]
 [1]]
[[1 2 1]
 [3 4 1]]
#向a中插入d
d=np.mat([[2,2]])
e=np.r_[a,d]
print(e)
#输出
[[1 2]
 [3 4]
 [2 2]]

#np.c_[]也可以接收多个参数
c=np.c_[a,b,b]
print(c)
#输出
[[1 2 1 1]
 [3 4 1 1]]

此外，np.mat()也可以创建矩阵，它和np.array()的区别是array可以创建一维矩阵，而mat不能创建一维矩阵，如果要用到ravel()将矩阵降到一维的方法，不要用mat创建矩阵。