Python中常见的矩阵运算详解

 更新时间:2023年08月23日 09:00:19   作者:polyhedronx  
这篇文章主要介绍了Python中常见的矩阵运算详解,所谓的数据处理,其本质大都可以归为矩阵运算,因为需要处理的数据大都是矩阵或向量的形式,一个工具适不适合做数据处理,一个重要的指标的就是支不支持矩阵运算,需要的朋友可以参考下

Python矩阵运算

python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包。

矩阵运算是指对矩阵进行加法、减法和乘法的操作。矩阵加法和减法是指将两个矩阵相同位置的元素进行相加或相减。

只有对于两个行数、列数分别相等的矩阵(即同型矩阵),加减法运算才有意义。

矩阵乘法是指根据乘法规则,将左矩阵的列数等于右矩阵的行数的元素进行相乘,然后将相乘的结果按照一定规则相加得到新的矩阵。

只有在左矩阵的列数等于右矩阵的行数时,乘法运算才有意义。

矩阵运算满足交换律和结合律。

python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包。

1.numpy的导入和使用

from numpy import *;#导入numpy的库函数
import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时,需要以np.开头。

2.矩阵的创建

由一维或二维数据创建矩阵:

from numpy import *;
a1=array([1,2,3]);
a1=mat(a1);

创建常见的矩阵:

data1=mat(zeros((3,3)));
#创建一个3*3的零矩阵,矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3)
data2=mat(ones((2,4)));
#创建一个2*4的1矩阵,默认是浮点型的数据,如果需要时int类型,可以使用dtype=int
data3=mat(random.rand(2,2));
#这里的random模块使用的是numpy中的random模块,random.rand(2,2)创建的是一个二维数组,需要将其转换成#matrix
data4=mat(random.randint(10,size=(3,3)));
#生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵,如果需要指定下界则可以多加一个参数
data5=mat(random.randint(2,8,size=(2,5));
#产生一个2-8之间的随机整数矩阵
data6=mat(eye(2,2,dtype=int));
#产生一个2*2的对角矩阵
a1=[1,2,3];
a2=mat(diag(a1));
#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵

3.常见的矩阵运算

1.矩阵相乘

a1=mat([1,2]);      
a2=mat([[1],[2]]);
a3=a1*a2;
#1*2的矩阵乘以2*1的矩阵,得到1*1的矩阵

2.矩阵点乘

矩阵对应元素相乘

a1=mat([1,1]);
a2=mat([2,2]);
a3=multiply(a1,a2);

矩阵点乘

a1=mat([2,2]);
a2=a1*2;

3.矩阵求逆、转置

矩阵求逆

a1=mat(eye(2,2)*0.5);
a2=a1.I;
#求矩阵matrix([[0.5,0],[0,0.5]])的逆矩阵

矩阵转置

a1=mat([[1,1],[0,0]]);
a2=a1.T;

4.计算矩阵对应行列的最大、最小值、和

a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]]);

计算每一列、行的和

a2=a1.sum(axis=0);//列和,这里得到的是1*2的矩阵
a3=a1.sum(axis=1);//行和,这里得到的是3*1的矩阵
a4=sum(a1[1,:]);//计算第一行所有列的和,这里得到的是一个数值

计算最大、最小值和索引

a1.max();//计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值
a2=max(a1[:,1]);//计算第二列的最大值,这里得到的是一个1*1的矩阵
a1[1,:].max();//计算第二行的最大值,这里得到的是一个一个数值
np.max(a1,0);//计算所有列的最大值,这里使用的是numpy中的max函数
np.max(a1,1);//计算所有行的最大值,这里得到是一个矩阵
np.argmax(a1,0);//计算所有列的最大值对应在该列中的索引
np.argmax(a1[1,:]);//计算第二行中最大值对应在改行的索引

5.矩阵的分隔和合并

矩阵的分隔,同列表和数组的分隔一致。

a=mat(ones((3,3)));
b=a[1:,1:];//分割出第二行以后的行和第二列以后的列的所有元素

矩阵的合并

a=mat(ones((2,2)));
b=mat(eye(2));
c=vstack((a,b));//按列合并,即增加行数
d=hstack((a,b));//按行合并,即行数不变,扩展列数

4.矩阵、列表、数组的转换

列表可以修改,并且列表中元素可以使不同类型的数据,如下:

l1=[[1],'hello',3];

numpy中数组,同一个数组中所有元素必须为同一个类型,有几个常见的属性:

a=array([[2],[1]]);
dimension=a.ndim;
m,n=a.shape;
number=a.size;//元素总个数
str=a.dtype;//元素的类型

numpy中的矩阵也有与数组常见的几个属性。

它们之间的转换:

a1=[[1,2],[3,2],[5,2]];//列表
a2=array(a1);//将列表转换成二维数组
a3=array(a1);//将列表转化成矩阵
a4=array(a3);//将矩阵转换成数组
a5=a3.tolist();//将矩阵转换成列表
a6=a2.tolist();//将数组转换成列表

这里可以发现三者之间的转换是非常简单的,这里需要注意的是,当列表是一维的时候,将它转换成数组和矩阵后,再通过tolist()转换成列表是不相同的,需要做一些小小的修改。如下:

a1=[1,2,3];
a2=array(a1);
a3=mat(a1);
a4=a2.tolist();//这里得到的是[1,2,3]
a5=a3.tolist();//这里得到的是[[1,2,3]]
a6=(a4 == a5);//a6=False
a7=(a4 is a5[0]);//a7=True,a5[0]=[1,2,3]

矩阵转换成数值,存在以下一种情况:

dataMat=mat([1]);
val=dataMat[0,0];//这个时候获取的就是矩阵的元素的数值,而不再是矩阵的类型

到此这篇关于Python中常见的矩阵运算详解的文章就介绍到这了,更多相关Python矩阵运算内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • python正则表达式标准库之re库的详细介绍

    python正则表达式标准库之re库的详细介绍

    Python的re库是用于处理正则表达式的标准库,正则表达式是一种强大而灵活的文本处理工具,能够帮助你执行复杂的字符串匹配和替换操作,这篇文章主要介绍了python正则表达式标准库之re库的详细介绍,需要的朋友可以参考下
    2025-06-06
  • python自动化实现登录获取图片验证码功能

    python自动化实现登录获取图片验证码功能

    这篇文章主要介绍了python自动化实现登录获取图片验证码功能,本文通过实例截图的形式给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2019-11-11
  • Python tensorflow与pytorch的浮点运算数如何计算

    Python tensorflow与pytorch的浮点运算数如何计算

    这篇文章主要介绍了Python tensorflow与pytorch的浮点运算数如何计算,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧
    2022-11-11
  • Python使用turtle绘制有趣的龙年祝福动画

    Python使用turtle绘制有趣的龙年祝福动画

    这篇文章主要介绍了Python的内置库——小海龟(turtle),它是一个非常实用的绘画工具,不仅可以帮助我们绘制图形,还能让我们查看整个绘画过程,下面我们就来看看如何使用turtle绘制有趣的龙年祝福动画吧
    2024-01-01
  • Python学习笔记整理3之输入输出、python eval函数

    Python学习笔记整理3之输入输出、python eval函数

    这篇文章主要介绍了Python学习笔记整理3之输入输出、python eval函数的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2015-12-12
  • Python向Excel写入内容的常用方法大全

    Python向Excel写入内容的常用方法大全

    将数据写入Excel文件中,用python实现起来非常的简单,这篇文章主要给大家介绍了关于Python向Excel写入内容的常用方法,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2023-12-12
  • Pandas实现批量拆分与合并Excel的示例代码

    Pandas实现批量拆分与合并Excel的示例代码

    这篇文章主要为大家详细讲讲如何利用python Pandas实现批量拆分与合并Excel,文中有非常详细的的代码示例,对正在学习python的小伙伴们很有帮助,需要的朋友可以参考下
    2022-05-05
  • python 使用plt画图,去除图片四周的白边方法

    python 使用plt画图,去除图片四周的白边方法

    今天小编就为大家分享一篇python 使用plt画图,去除图片四周的白边方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-07-07
  • Python学习之configparser模块的使用详解

    Python学习之configparser模块的使用详解

    ConfigParser是用来读取配置文件的包。这篇文章主要通过一些简单的实例带大家了解一下ConfigParser模块的具体使用,感兴趣的小伙伴跟随小编一起了解一下
    2023-01-01
  • 浅谈numpy溢出错误

    浅谈numpy溢出错误

    本文主要介绍了浅谈numpy溢出错误,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2023-03-03

最新评论