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python矩陣常見運(yùn)算

Python是一門非常強(qiáng)大的編程語言,同時(shí)也是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中最常用的語言之一。矩陣是數(shù)據(jù)科學(xué)中極為重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),而Python中也有著豐富的矩陣運(yùn)算庫,本文將就Python中矩陣的常見運(yùn)算進(jìn)行介紹。

Python中最常見的矩陣庫就是NumPy。要使用NumPy中的矩陣運(yùn)算,我們需要先將矩陣數(shù)據(jù)以數(shù)組的方式導(dǎo)入到Python中,例如:

import numpy as np
matrix_data = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])

現(xiàn)在我們就可以開始進(jìn)行一些矩陣運(yùn)算了。

矩陣加法

矩陣的加法規(guī)則很簡單,就是兩個(gè)矩陣中的元素逐一相加。例如:

matrix_a = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
matrix_b = np.array([
[3, 2, 1],
[6, 5, 4],
[9, 8, 7]
])
matrix_c = matrix_a + matrix_b
print(matrix_c)

運(yùn)行結(jié)果為:

[[ 4  4  4]
 [10 10 10]
 [16 16 16]]

矩陣減法

矩陣的減法與加法類似,就是兩個(gè)矩陣中的元素逐一相減。例如:

matrix_d = matrix_b - matrix_a
print(matrix_d)

運(yùn)行結(jié)果為:

[[ 2  0 -2]
 [ 2  0 -2]
 [ 2  0 -2]]

矩陣乘法

矩陣乘法是矩陣運(yùn)算中最常用的,但也是最復(fù)雜的。在Python中,我們使用dot()函數(shù)來進(jìn)行矩陣乘法運(yùn)算。例如:

matrix_e = np.array([
[1, 2],
[3, 4]
])
matrix_f = np.array([
[5, 6],
[7, 8]
])
matrix_g = np.dot(matrix_e, matrix_f)
print(matrix_g)

運(yùn)行結(jié)果為:

[[19 22]
 [43 50]]

矩陣轉(zhuǎn)置

矩陣轉(zhuǎn)置是將矩陣中的行和列交換得到的新矩陣,用T屬性表示。例如:

matrix_h = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
matrix_i = matrix_h.T
print(matrix_i)

運(yùn)行結(jié)果為:

[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]

以上就是Python矩陣常見運(yùn)算的介紹,NumPy還有很多其他的矩陣運(yùn)算函數(shù),可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行使用。