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NumPy矩阵运算
矩阵加法矩阵减法矩阵的运算矩阵数乘矩阵乘法矩阵转置矩阵求逆
矩阵加法矩阵加法就是同型矩阵把对应“坐标”的值相加importnumpyasnpn41=np.linspace(1,10,6,dtype=int).reshape(2,3)n42=np.linspace(10,20,6,dtype=int).reshape(2,3)print(矩阵1：+\n+str(n41))print(矩阵2：+\n+str(n42))#矩阵加法，也可直接使用n41+n42n44=np.add(n41,n42)print(矩阵加法：+\n+str(n44))+
矩阵减法矩阵减法就是同型矩阵把对应“坐标”的值相减importnumpyasnpn41=np.linspace(1,10,6,dtype=int).reshape(2,3)n42=np.linspace(10,20,6,dtype=int).reshape(2,3)print(矩阵1：+\n+str(n41))print(矩阵2：+\n+str(n42))#矩阵减法，也可直接使用n41-n42n45=np.subtract(n41,n42)print(矩阵减法：+\n+str(n45))-
矩阵数乘矩阵的数乘运算分为：数字和矩阵的数乘、同型矩阵数乘矩阵和数字数乘就是把矩阵的每个元素都乘以这个数importnumpyasnpn41=np.linspace(1,10,6,dtype=int).reshape(2,3)print(矩阵1：+\n+str(n41))#矩阵数乘-数字和矩阵相乘n46=5*n41print(矩阵数乘(数字和矩阵)：+\n+str(n46))x5n46=np.multiply(5,n41)=
矩阵数乘矩阵的数乘运算分为：数字和矩阵的数乘、同型矩阵数乘两个同型矩阵的数乘，就是对应“坐标”的值相乘importnumpyasnpn41=np.linspace(1,10,6,dtype=int).reshape(2,3)n42=np.linspace(10,20,6,dtype=int).reshape(2,3)print(矩阵1：+\n+str(n41))print(矩阵2：+\n+str(n42))#矩阵数乘-同型矩阵相乘，也可直接使用n41*n42n47=np.multiply(n41,n42)print(矩阵数乘(同型矩阵)：+\n+str(n47))x
矩阵乘法只有当第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时，才能相乘importnumpyasnpn41=np.linspace(1,10,6,dtype=int).reshape(2,3)n43=np.linspace(30,80,6,dtype=int).reshape(3,2)print(矩阵1：+\n+str(n41))print(矩阵3：+\n+str(n43))#矩阵乘法-计算两个数组的点积n48=np.dot(n41,n43)print(矩阵乘法：+\n+str(n48))x
矩阵转置把矩阵A的行和列互相交换，得到的矩阵AT称为A的转置矩阵importnumpyasnp#生成矩阵n51=np.array([[1,6,2],[0,2,4],[1,1,0]])print(矩阵：+\n+str(n51))#矩阵转置,也可直接使用n51.Tn52=np.transpose(n51)print(矩阵转置：+\n+str(n52))
矩阵求逆设A是数域上的一个n阶方阵，若在相同数域上存在另一个n阶矩阵B，使得：AB=BA=E，则称B是A的逆矩阵，A被称为可逆矩阵。其中，E为单位矩阵。importnumpyasnp#生成矩阵n51=np.array([[1,6,2],[0,2,4],[1,1,0]])print(矩阵：+\n+str(n51))#矩阵求逆n53=np.linalg.pinv(n51)print(矩阵求逆：+\n+str(n53))
总结数乘-数字和矩阵加法减法乘法数乘-同型矩阵multiply()或使用“*”add()或使用“+”subtract()或使用“-”dot()multiply()或使用“*”np.multiply(5,n42)或5*n41np.add(n41,n42)或n41+n42np.subtract(n41,n42)或n41-n42np.dot(n41,n43)np.multiply(n41,n42)或n41*n42求逆转置linalg.pinv()transpose()或使用“.T”np
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