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创建NumPy矩阵

NumPy对于多维数组的运算，默认情况下并不进行矩阵运算。如果需要对数组进行矩阵运算，则可以调用相应的函数。

在NumPy中，矩阵是ndarray的子类。

在NumPy中，数组和矩阵有着重要的区别。NumPy提供了两个基本的对象：一个N维数组对象和一个通用函数对象。其他对象都是在它们之上构建的。

(资料图片仅供参考)

矩阵是继承自NumPy数组对象的二维数组对象。与数学概念中的矩阵一样，NumPy中的矩阵也是二维的。

1. 创建矩阵

可以使用mat、matrix以及bmat函数来创建矩阵。使用mat函数创建矩阵时，若输入matrix或ndarray对象，则不会为它们创建副本。因此，调用mat函数和调用matrix(data, copy=False)等价。

案例：创建矩阵

# 导入NumPy库
import numpy as np
# 使用分号隔开数据
matr1 = np.mat("1 2 3;4 5 6;7 8 9")
print("创建的矩阵为：",matr1)
# 使用列表创建矩阵
matr2 = np.matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print("创建的矩阵为：",matr2)

创建的矩阵为： [[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
创建的矩阵为： [[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]

2. 创建分块矩阵

很多时候会根据小的矩阵创建大的矩阵，即将小矩阵组合成大矩阵。在NumPy中，可以使用bmat分块矩阵（block matrix）函数实现。

案例：创建分块矩阵

arr1 = np.eye(3)
print("创建的数组1为：",arr1)

arr2 = 3*arr1
print("创建的数组2为：",arr2)

print("创建的矩阵为：",np.bmat("arr1 arr2; arr1 arr2"))

创建的数组1为： [[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]]
创建的数组2为： [[3. 0. 0.]
[0. 3. 0.]
[0. 0. 3.]]
创建的矩阵为： [[1. 0. 0. 3. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 3. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 3.]
[1. 0. 0. 3. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 3. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 3.]]

3. 矩阵计算

在NumPy中，矩阵计算是针对整个矩阵中的每个元素进行的。与使用for循环相比，其在运算速度上更快。

案例：矩阵计算

matr1 = np.mat("1 2 3;4 5 6;7 8 9")  #创建矩阵
print("创建的矩阵为：",matr1)

matr2 = matr1*3  #矩阵与数相乘
print("创建的矩阵为：",matr2)
print("矩阵相加结果为：",matr1+matr2)  #矩阵相加
print("矩阵相减结果为：",matr1-matr2)  #矩阵相减
print("矩阵相乘结果为：",matr1*matr2)  #矩阵相乘
print("矩阵对应元素相乘结果为：",np.multiply(matr1,matr2))

创建的矩阵为： [[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
创建的矩阵为： [[ 3 6 9]
[12 15 18]
[21 24 27]]
矩阵相加结果为： [[ 4 8 12]
[16 20 24]
[28 32 36]]
矩阵相减结果为： [[ -2 -4 -6]
[ -8 -10 -12]
[-14 -16 -18]]
矩阵相乘结果为： [[ 90 108 126]
[198 243 288]
[306 378 450]]
矩阵对应元素相乘结果为： [[ 3 12 27]
[ 48 75 108]
[147 192 243]]

4. 矩阵属性

除了能够实现各类运算外，矩阵还有其特有的属性。

案例：矩阵的属性

print("矩阵转置结果为：",matr1.T)  #转置
print("矩阵共轭转置结果为：",matr1.H)  #共轭转置（实数的共轭就是其本身）
print("矩阵的二维数组结果为：",matr1.A)  #返回二维数组的视图
print("矩阵的逆矩阵结果为：",matr1.I)  #逆矩阵

矩阵转置结果为： [[ 2 1 -1]
[ 2 -1 2]
[ 3 0 1]]
矩阵共轭转置结果为： [[ 2 1 -1]
[ 2 -1 2]
[ 3 0 1]]
矩阵的二维数组结果为： [[ 2 2 3]
[ 1 -1 0]
[-1 2 1]]
矩阵的逆矩阵结果为： [[ 1. -4. -3.]
[ 1. -5. -3.]
[-1. 6. 4.]]

到此这篇关于Numpy创建NumPy矩阵的简单实现的文章就介绍到这了,更多相关Numpy创建NumPy矩阵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！

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