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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python中進(jìn)行矩陣運算的方法，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

python的numpy庫提供矩陣運算的功能，因此我們在需要矩陣運算的時候，需要導(dǎo)入numpy的包。

numpy的導(dǎo)入和使用

from numpy import *;#導(dǎo)入numpy的庫函數(shù)
import numpy as np; #這個方式使用numpy的函數(shù)時，需要以np.開頭。

矩陣的創(chuàng)建

由一維或二維數(shù)據(jù)創(chuàng)建矩陣

>>> from numpy import *
>>> a1=array([1,2,3])
>>> a1
array([1, 2, 3])
>>> a1=mat(a1)
>>> a1
matrix([[1, 2, 3]])
>>> shape(a1)
(1, 3)
>>> b=matrix([1,2,3])
>>> shape(b)
(1, 3)

常見的矩陣運算

1. 矩陣相乘

>>>a1=mat([1,2]);      
>>>a2=mat([[1],[2]]);
>>>a3=a1*a2 #1*2的矩陣乘以2*1的矩陣，得到1*1的矩陣
>>> a3
matrix([[5]])

2. 矩陣點乘

矩陣對應(yīng)元素相乘

>>>a1=mat([1,1]);
>>>a2=mat([2,2]);
>>>a3=multiply(a1,a2)
>>> a3
matrix([[2, 2]])

矩陣點乘

>>>a1=mat([2,2]);
>>>a2=a1*2
>>>a2
matrix([[4, 4]])

3、矩陣求逆，轉(zhuǎn)置 
矩陣求逆

>>>a1=mat(eye(2,2)*0.5)
>>> a1
matrix([[ 0.5,  0. ],
        [ 0. ,  0.5]])
>>>a2=a1.I  #求矩陣matrix([[0.5,0],[0,0.5]])的逆矩陣
>>> a2
matrix([[ 2.,  0.],
        [ 0.,  2.]])

矩陣轉(zhuǎn)置

>>> a1=mat([[1,1],[0,0]])
>>> a1
matrix([[1, 1],
        [0, 0]])
>>> a2=a1.T
>>> a2
matrix([[1, 0],
        [1, 0]])

4.計算矩陣對應(yīng)行列的大、最小值、和。

>>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]])
>>> a1
matrix([[1, 1],
        [2, 3],
        [4, 2]])

計算每一列、行的和

>>>a2=a1.sum(axis=0) #列和，這里得到的是1*2的矩陣
>>> a2
matrix([[7, 6]])
>>>a3=a1.sum(axis=1) #行和，這里得到的是3*1的矩陣
>>> a3
matrix([[2],
        [5],
        [6]])
>>>a4=sum(a1[1,:])  #計算第一行所有列的和，這里得到的是一個數(shù)值
>>> a4
5                    #第0行：1+1；第2行：2+3；第3行：4+2

關(guān)于python中進(jìn)行矩陣運算的方法就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

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