Python Numpy 矩阵运算(附实例和学习材料)

本文主要是介绍Python Numpy 矩阵运算(附实例和学习材料)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Abstract：使用numpy进行矩阵的加减乘除、转置、求逆、求特征向量等运算。

1.NUMPY矩阵运算语法

1. import numpy库：import numpy as np

2. 创建矩阵：a = np.mat([[x1, x2,…,xn], [y1, y2, …, yn]])

3. 矩阵乘法：

   1. a * b
   2. np.dot(a, b )：求两数组点积

4. 矩阵加减：a - b

5. 矩阵转置：

   1. a.T
   2. a.transpose()

6. 矩阵除法：a/b

7. 矩阵求逆：

   1. a.I
   2. np.linalg.inv(a)

8. 求特征向量：np.linalg.eig(a)

9. 求迹：np.trace(a)

10. 求行列式的值：numpy.linalg.det()

11. 求两个数组的矩阵乘积：numpy.matual(a, b)

12. 求矩阵形式的线性方程的解：numpy.linalg.solve()

延伸：numpy.linalg 模块里还有很多矩阵运算的方法，感兴趣的可以去了解下 （在文末的Extender里给出了学习材料 Tutorials Numpy 教程）~

这篇关于Python Numpy 矩阵运算(附实例和学习材料)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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