python中怎么样进行矩阵运算？

python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。

numpy的导入和使用

fromnumpyimport*;#导入numpy的库函数
importnumpyasnp;#这个方式使用numpy的函数时，需要以np.开头。

矩阵的创建

由一维或二维数据创建矩阵

>>>fromnumpyimport*
>>>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)

常见的矩阵运算

1. 矩阵相乘

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

2. 矩阵点乘

矩阵对应元素相乘

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

矩阵点乘

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

3、矩阵求逆，转置
矩阵求逆

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

矩阵转置

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

4.计算矩阵对应行列的、最小值、和。

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

计算每一列、行的和

>>>a2=a1.sum(axis=0)#列和，这里得到的是1*2的矩阵
>>>a2
matrix([[7,6]])
>>>a3=a1.sum(axis=1)#行和，这里得到的是3*1的矩阵
>>>a3
matrix([[2],
[5],
[6]])
>>>a4=sum(a1[1,:])#计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值
>>>a4
5#第0行：1+1；第2行：2+3；第3行：4+2