Python基础之矩阵输入的实例

访客 Python 2023-10-10 14:58 2045

下面我将为你详细讲解“Python基础之矩阵输入的实例”的完整攻略,包括如何在 Python 中输入矩阵、如何计算矩阵的加减乘除等基本操作。

如何在 Python 中输入矩阵

Python 中可以使用numpy库来进行矩阵的输入输出,下面是numpy库中创建矩阵的方法:

import numpy as np

# 创建一个2 * 3的矩阵
m = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

这里的np.array函数将一个列表作为参数,返回一个numpy数组对象,这个数组对象就是一个矩阵。第一个列表[1, 2, 3]就是矩阵中的第一行,第二个列表[4, 5, 6]就是矩阵中的第二行。

不仅可以使用列表创建矩阵,也可以使用元组(tuple)来创建:

import numpy as np

# 创建一个2 * 3的矩阵
m = np.array(((1, 2, 3), (4, 5, 6)))

矩阵加法

矩阵加法的前提是要求两个矩阵的行数和列数相同,才能逐个对应相加。

import numpy as np

m1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
m2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵加法
m3 = m1 + m2

print(m3)

输出结果:

[[ 68]
 [10 12]]

矩阵减法

矩阵减法同样是要求两个矩阵的行数和列数相同,才能逐个对应相减。

import numpy as np

m1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
m2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵减法
m3 = m1 - m2

print(m3)

输出结果:

[[-4 -4]
 [-4 -4]]

矩阵乘法

矩阵乘法需要注意的是,第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数,才能进行矩阵乘法。同时,矩阵乘法是有顺序的,A(n * m) 乘以 B(m * p)等于 C(n * p),也就是 n 行 p 列的矩阵。

import numpy as np

m1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
m2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵乘法
m3 = np.dot(m1, m2)

print(m3)

输出结果:

[[19 22]
 [43 50]]

矩阵除法

矩阵除法相对来说比较少用,但是需要注意的是,在 numpy 库中没有矩阵的除法符号,因此需要使用 numpy 提供的函数来进行矩阵的除法运算。常用的函数包括numpy.linalg.inv(求逆矩阵)和numpy.linalg.solve(求解线性方程组)。

下面是求解线性方程组的矩阵除法示例:

import numpy as np

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

# 求解线性方程组
x = np.linalg.solve(A, b)

print(x)

输出结果:

[-0.499999990.99999999]

这里的np.linalg.solve(A, b)就是求解线性方程组的函数,第一个参数是系数矩阵,第二个参数是方程组右边的值(常数项)。求解之后,返回一个数组,表示方程组的解。

相关推荐

评论列表
  • 这篇文章还没有收到评论,赶紧来抢沙发吧~
关闭

用微信“扫一扫”