python數(shù)組和矩陣

先創(chuàng)建一個一維數(shù)組

直接定義一個數(shù)組：

a = [1,2,3,4,5]
b = ['a','c','c','s']
print(a)
print(b)

輸出結(jié)果：

通過鍵盤輸入一個數(shù)組，每個數(shù)用空格隔開：

a = input().split(' ')
print(a)

輸出結(jié)果：

但是這個時候返回的a是一個字符串類型的列表，要轉(zhuǎn)換為想要的類型該怎么做呢？

轉(zhuǎn)換成int類型：

a = input().split(' ')
print(a)
#遍歷每個元素進行轉(zhuǎn)換
c=[]
for i in a:
   c.append(int(i))
for i in range(0,len(c)):
    print(c[i],end=" ")
print()
#使用內(nèi)置函數(shù)map()
d=list(map(int,a))
for i in range(0,len(d)):
    print(d[i],end=" ")
print()
#利用列表的推導式
e=[int(i) for i in a]
for i in range(0,len(e)):
    print(e[i],end=" ")

輸出結(jié)果：

二維數(shù)組該如何創(chuàng)建呢？

直接循環(huán)定義：

arr = [[0] * 3 for i in range(2)]
print(arr)
arr[0][1] = 1
print(arr)

高級方法有沒有？當然有，就是numpy包的使用

import numpy as np
#創(chuàng)建全零數(shù)組，使用頻率高
#dtype 默認float類型
arr = np.zeros((2,5),dtype=int)
print(arr)
arr[1][0] = 1
print(arr)
#可以將兩個創(chuàng)建好的一維數(shù)組生成一個二維數(shù)組
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a)
a[0][0] = 0
print(a)

數(shù)組與矩陣

矩陣是一種二維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，和二維數(shù)組相似，但二者又有很大差別。很多時候我們都直接將二維數(shù)組當作矩陣運算

其實就是numpy中mat()函數(shù)和array()函數(shù)的區(qū)別：

聊區(qū)別就先看看他們的相同的用法，兩者都可以進行矩陣運算

import numpy as np
a1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
b1 = np.mat([[1,2,3], [4,5,6]])
a2 = np.array(([1,2,3], [4,5,6]))
b2 = np.mat(([1,2,3], [4,5,6]))
a3 = np.array(((1,2,3), (4,5,6)))
b3 = np.mat(((1,2,3), (4,5,6)))

輸出結(jié)果都是

他們得到的矩陣性質(zhì)不同，在矩陣乘法的使用也不同。

mat()和 array ()后面加上 .T 得到轉(zhuǎn)置。但是mat()還可以在后面加 .H 得到共軛矩陣, 加 .I 得到逆矩陣

array()乘法：*代表點乘（對應元素相乘），dot()代表矩陣乘（叉乘）。

mat()乘法：*代表矩陣乘（叉乘），multiply()代表點乘。

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])
b = np.mat([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])
c = np.ones((3,3),dtype=int)
print(a)
print(b)
print(c)
#叉乘
print(np.dot(a,c))
print(np.dot(b,c))
#點乘
print(np.multiply(b,c))
print(a*c)

輸出結(jié)果：

array()的平方是矩陣對應位置數(shù)的平方，mat()的平方是矩陣乘積

print("a的平方",a**2)
print("b的平方",b**2)

輸出結(jié)果：

python矩陣的基本運算

一、python矩陣操作

先引入numpy，以后的教程中，我們都引用為np作為簡寫

使用mat函數(shù)創(chuàng)建一個2X3矩陣

使用shape獲取矩陣大小

使用下標讀取矩陣中的元素

進行行業(yè)轉(zhuǎn)換

通常情況下，使用二維數(shù)組代替矩陣來進行矩陣運算，可見矩陣和數(shù)組基本上都可以

加減法同樣

當然列表是不能這么盡興加減的

二、python矩陣乘法

使用Python的numpy包進行矩陣的乘法運算

使用二位數(shù)組創(chuàng)建兩個矩陣A和B

矩陣的數(shù)乘，即矩陣的每一個元素乘以該數(shù)

dot函數(shù)用于矩陣乘法，對于二維數(shù)組，它計算的是矩陣乘積，對于一維數(shù)組，它計算的是內(nèi)積。注意交換矩陣的前后位置會導致不同的結(jié)果

再建立一個二位數(shù)組

驗證矩陣乘法的結(jié)合性（AB）C=A(BC)

加法的分配性：（A+B)C=AC+BC，C(A+B）=CA+CB

數(shù)乘的結(jié)合性

使用eye創(chuàng)建一個單位矩陣

一個矩陣

A乘以一個單位矩陣，還是它本身

三、python矩陣轉(zhuǎn)置

矩陣的轉(zhuǎn)置很簡單，就是將矩陣的行變?yōu)榱?，將列變?yōu)樾?/p>

創(chuàng)建一個矩陣D，使用屬性T得到矩陣D的轉(zhuǎn)置矩陣E

矩陣轉(zhuǎn)置的基本性質(zhì)：

驗證性質(zhì)1：（A’）’=A

驗證性質(zhì)2：(A±B)’=A’±B’：

創(chuàng)建兩個尺寸相同的矩陣

驗證性質(zhì)3：(KA)’=KA’

驗證性質(zhì)4：(A×B)’= B’×A’

四、python求方陣的跡

方陣的跡就是主對角元素之和

創(chuàng)建一個方陣（方陣也就是行數(shù)等于列數(shù)的矩陣）

用trace計算方陣的跡

.創(chuàng)建一個方陣F

驗證一下方陣的跡等于方陣的轉(zhuǎn)置的跡

驗證一下方陣的乘積的跡等于

五、python方陣的行列式計算方法

計算方陣的行列式，用到的是numpy模塊的linalg.det方法

行列式的算法：這是二階方陣行列式：

行列式的算法：這是三階行列式

利用E，F(xiàn)進行行列的計算

使用det方法求得方陣E和方陣F的行列式

六、python求逆矩陣/伴隨矩陣

設A是數(shù)域上的一個n階方陣，若在相同數(shù)域上存在另一個n階矩陣B，使得： AB=BA=E。 則我們稱B是A的逆矩陣，而A則被稱為可逆矩陣。當矩陣A的行列式|A|不等于0時才存在可逆矩陣。而伴隨矩陣的定義：

先來求一下矩陣的逆，先引入numpy

創(chuàng)建一個方陣

使用linalg.det求得方陣的行列式

使用linalg.inv求得方陣A的逆矩陣

利用公式:

numpy的計算方法:

七、python解多元一次方程用python的

用python的numpy包中的linalg.solve()方法解多元一次方程

首先看一下我們要解的方程，將這個方程格式調(diào)整好，按照x-y-z-常數(shù)項的順序排列

將未知數(shù)的系數(shù)寫下來，排列成一個矩陣

a={[1,2,1],
[2,-1,3],
[3,1,2]}

常數(shù)項構(gòu)成一個一維數(shù)組（向量）

使用linalg.solve方法解方程，參數(shù)a指的是系數(shù)矩陣，參數(shù)b指的是常數(shù)項矩陣：

使用點乘的方法可以驗證一下，系數(shù)乘以未知數(shù)可以得到常數(shù)項

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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