Numpy中的矩阵操作（2）

领域专家: 人工智能技术领域

2023-01-13 03:10:26

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Numpy中的矩阵操作（2）	1.5

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win64 python2.7+numpy+scipy找了好久才整理出来的

Numpy中矩阵的基本操作Numpy矩阵的创建矩阵属性查看及简单应用矩阵的运算随机生成矩阵及矩阵性质的查看矩阵的索引矩阵合并矩阵分割矩阵的的浅拷贝与深拷贝 Numpy python及numpy的一系列安装环境省略… numpy的介绍链接：https://numpy.org 直接代码配着注释操作，都是一些非常基础的操作。矩阵的创建 # 导入numpy包 import numpy as np # 输...

创建NumPy矩阵 NumPy对于多维数组的运算，默认情况下并不进行矩阵运算。如果需要对数组进行矩阵运算，则可以调用相应的函数。在NumPy中，矩阵是ndarray的子类。在NumPy中，数组和矩阵有着重要的区别。NumPy提供了两个基本的对象：一个N维数组对象和一个通用函数对象。其他对象都是在它们之上构建的。矩阵是继承自NumPy数组对象的二维数组对象。与数学概念中的矩阵一样，NumPy中的矩阵也是二维的。 1. 创建矩阵可以使用mat、matrix以及bmat函数来创建矩阵。使用mat函数创建矩

Numpy是Python的一个重要科学计算库。矩阵操作是深度学习、数值计算的重要部分。只介绍矩阵操作的代码实现，不介绍数学原理。下面是一些常用的使用Numpy库矩阵操作。 importnumpyasnp写在最前面，代码段中不再添加 1 矩阵创建（1）通过列表创建矩阵 a3 = np.mat([[1], [2], [3]]) （2）创建特殊元素矩阵 data1 = np.mat(np.zeros((2, 3))) # 创建一个2行3列的全0矩阵 data2 = np.ma...

21_Numpy进行矩阵运算（逆矩阵，行列式，特征值等）使用NumPy在Python中执行矩阵运算很方便。可以使用标准的Python列表类型实现二维数组（列表列表），但是NumPy可以用于轻松计算矩阵乘积，逆矩阵，行列式和特征值。 NumPy具有通用多维数组类numpy.ndarray和矩阵（二维数组）专用类numpy.matrix。 ndarray和matrix都可以执行矩阵（二维数组）操作（矩阵乘积，逆矩阵等），但是使用矩阵可以更轻松地编写代码。如果您经常计算矩阵乘积和逆矩阵，则矩阵可能更易于描述

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