#-*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from numpy import *
m1 = mat([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
m2 = mat([[1],[2],[3]])
m3 = mat([[6,2],[8,5]])
#矩陣轉置
print('---------轉置---------')
print(m1.t)
print('----------------------')
print(m1.transpose())
#矩陣乘法
print('---------乘法---------')
print(m1*m2)
#矩陣行列數、切片、複製、比較
[m,n]=shape(m1)
print('---------行列---------')
print(m,n)
print('---------行切片---------')
print(m1[0])
print('---------列切片---------')
print(m1.t[0])
print('---------複製---------')
c1=m1.copy()
print(c1)
print('---------比較---------')
print(m1>m1.t)
#行列式、逆、對稱、秩、可逆求解線性方程組 linalg庫
print('---------行列式---------')
print(format(linalg.det(m3),'.1f'))
print('---------逆---------')
print(linalg.inv(m3))
print('---------對稱---------')
at=m1.t
print(m1*at)
print('---------秩---------')
print(linalg.matrix_rank(m1))
print('---------可逆矩陣求解線性方程組---------')
numpy 矩陣運算
numpy 通過matrix基類支援向量運算，下面是生產向量的方法 執行結果 雖然array與matrix形式上類似，但不是一回事哦 我們可以通過array生成matrix物件，matrix物件提供矩陣計算功能。from numpy import numpy 多維資料元件，不支援向量運用 a1 ar...
Numpy 矩陣運算
c np.array 3 2,3 b np.array 3 2,3 print b.dot c print np.dot b,c print b c 只是對於位置的資料相乘 22 22 9 4 9 將陣列重新分配成參1 參2型別的陣列，但注意的是這不是轉置，將原來的陣列轉換成一維後直接排列成新的陣列...
NumPy 矩陣的運算
使用array函式通過傳入list或tuple來建立 numpy 的array物件。import numpy as np arr1 np.array 1 2,3 列表 arr2 np.array 1 2,3 元組 arr3 np.array 1,2,3 1,2,3 列表 列表 arr4 np.arr...