Numpy数组array和矩阵matrix转换方法
1、ndarray转换成matrix
import numpy as np from numpy import random,mat r_arr=random.rand(4,4) print('r_arr',r_arr) r_mat=mat(r_arr) print(r_mat.I)#求逆
运行结果:
r_arr [[ 0.65603592 0.39908438 0.44722351 0.92652759]
[ 0.32357477 0.45384697 0.31687359 0.73861219]
[ 0.3534119 0.12693696 0.15701767 0.9163409 ]
[ 0.36515841 0.87377377 0.44150506 0.4605718 ]]
r_mat [[ 0.65603592 0.39908438 0.44722351 0.92652759]
[ 0.32357477 0.45384697 0.31687359 0.73861219]
[ 0.3534119 0.12693696 0.15701767 0.9163409 ]
[ 0.36515841 0.87377377 0.44150506 0.4605718 ]]
[[ 2.20907786 -11.21482242 4.73076477 4.12886716]
[ -1.79239654 -4.48728612 3.52875987 3.78121743]
[ 2.86148809 15.82430961 -11.71577803 -7.82425058]
[ -1.09402215 2.23536661 0.78545617 -0.77549894]]
import numpy as np from numpy import random,mat,eye r_arr=random.rand(4,4) print('r_arr',r_arr) r_mat=mat(r_arr) print('r_mat',r_mat) r_invmat=r_mat.I # print(r_mat.I) r2_mat=r_mat*r_invmat print('r2_mat',r2_mat) print('error',r2_mat-eye(4))
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
Python+Selenium实现在Geoserver批量发布Mongo矢量数据
这篇文章主要为大家详细介绍了如何利用Python+Selenium实现在 Geoserver批量发布来自Mongo中的矢量数据,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解一下2022-07-07关于windows下Tensorflow和pytorch安装教程
Tensorflow是广泛使用的实现机器学习以及其它涉及大量数学运算的算法库之一。这篇文章主要介绍了Tensorflow和pytorch安装(windows安装),需要的朋友可以参考下2020-02-02Nginx搭建HTTPS服务器和强制使用HTTPS访问的方法
这篇文章主要介绍了Nginx搭建HTTPS服务器和强制使用HTTPS访问的方法,即从HTTP跳转到HTTPS,需要的朋友可以参考下2015-08-08
最新评论