(编辑：jimmy 日期: 2024/9/24 浏览：2)
python进行矩阵运算的方法：
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 > a3 matrix([[5]])
2、矩阵对应元素相乘
>a1=mat([1,1]); >a2=mat([2,2]); >a3=multiply(a1,a2) > a3 matrix([[2, 2]])
multiply()函数：数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致
3、矩阵点乘
>a1=mat([2,2]); >a2=a1*2 >a2 matrix([[4, 4]])
4、矩阵求逆
>a1=mat(eye(2,2)*0.5)
> a1
matrix([[ 0.5, 0. ],
[ 0. , 0.5]])
>a2=a1.I #求矩阵matrix([[0.5,0],[0,0.5]])的逆矩阵
> a2
matrix([[ 2., 0.],
[ 0., 2.]])
5、矩阵转置
> a1=mat([[1,1],[0,0]])
> a1
matrix([[1, 1],
[0, 0]])
> a2=a1.T
> a2
matrix([[1, 0],
[1, 0]])
6、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
> a2
matrix([[7, 6]])
>a3=a1.sum(axis=1) #行和，这里得到的是3*1的矩阵
> a3
matrix([[2],
[5],
[6]])
>a4=sum(a1[1,:]) #计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值
> a4
5 #第0行：1+1；第2行：2+3；第3行：4+2
内容扩展：
numpy矩阵运算
(1) 矩阵点乘：m=multiply(A,B)
(2) 矩阵乘法：m1=a*b m2=a.dot(b)
(3) 矩阵求逆：a.I
(4) 矩阵转置：a.T