python中的矩陣運算

numpy/scipy/sympy:

搬運：python矩陣的運算大全:

python矩陣運算可以用numpy模組，也可以用scipy模組，主要運算包括以下幾種：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.linalg as lg #scipy矩陣運算模組

a=np.array([[

1,2]
,[3,
4]])
#定義原始矩陣
print
(a)print
(lg.inv(a)
)#求取矩陣的逆矩陣
print
(lg.det(a)
)#求取矩陣的行列式
b=np.array([6
,14])
#定義線性方程組的結果向量
print
(lg.solve(a,b)
)#求解線性方程組的解
print
(lg.eig(a)
)#求取矩陣的特徵值與特徵向量
print
("lu:"
,lg.lu(a)
)#矩陣的lu分解
print
("qr:"
,lg.qr(a)
)#矩陣的qr分解
print
("svd:"
,lg.svd(a)
)#矩陣的奇異值分解（svd分解）
print
("schur:"
,lg.schur(a)
)#矩陣的schur分解

import numpy as np

from sympy import matrix
from sympy.matrices import dense
# matrix convert to array
a_mat = matrix([[
1,2,
1,1]
,[2,
1,-2
,-2]
,[1,
-1,-
4,3]
])a_arr1 = np.array(a_mat.tolist())
.astype(np.int32)
a_arr2 = dense.matrix2numpy(a_mat, dtype=np.int32)
# array convert to matrix
b_arr = np.array([[
1,2,
1,1]
,[2,
1,-2
,-2]
,[1,
-1,-
4,3]
])b_mat = matrix(b_arr)
# rref
a_rref = np.array(a.rref()[
0].tolist())
.astype(np.int32)
b_rref =
(matrix(b_arr)
.rref()[
0].tolist())
.astype(np.int32)

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