python中矩陣運算

① python中怎樣計算矩陣按逐元素進行相乘

示例，供參考。

mat1=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
m=1
foriinrange(3):
	forjinrange(3):
		m=m*mat1[i][j]
print(m)

② python 矩陣操作， 篩選符合條件的行

我舉個簡單的例子：

取出含有元素0的所有行

importnumpyasnp
x=np.array([[1,2,3,4,0],[2,3,4,5,6],[0,1,2,3,4]])
b=[]
forrowinx:
foriinrow:
ifi==0:
b.append(row)
printb

PS G:Python learning-Q> python ex.py

[array([1, 2, 3, 4, 0]), array([0, 1, 2, 3, 4])]

③ python 怎麼實現矩陣運算

1.numpy的導入和使用

data1=mat(zeros((
)))
#創建一個3*3的零矩陣，矩陣這里zeros函數的參數是一個tuple類型(3,3)
data2=mat(ones((
)))
#創建一個2*4的1矩陣，默認是浮點型的數據，如果需要時int類型，可以使用dtype=int
data3=mat(random.rand(
))
#這里的random模塊使用的是numpy中的random模塊，random.rand(2,2)創建的是一個二維數組，需要將其轉換成#matrix
data4=mat(random.randint(
10
,size=(
)))
#生成一個3*3的0-10之間的隨機整數矩陣，如果需要指定下界則可以多加一個參數
data5=mat(random.randint(
,size=(
))
#產生一個2-8之間的隨機整數矩陣
data6=mat(eye(
,dtype=
int
))
#產生一個2*2的對角矩陣
a1=[
]; a2=mat(diag(a1))
#生成一個對角線為1、2、3的對角矩陣

④ Python中怎樣使用shape計算矩陣的行和列

你得先安裝numpy庫，矩陣（ndarray）的shape屬性可以獲取矩陣的形狀（例如二維數組的行列），獲取的結果是一個元組，因此相關代碼如下：

importnumpyasnp
x=np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])
#輸出數組的行和列數
printx.shape#(4,3)
#只輸出行數
printx.shape[0]#4
#只輸出列數
printx.shape[1]#3

⑤ python的矩陣可以做什麼

python的numpy庫提供矩陣運算的功能，因此我們在需要矩陣運算的時候，需要導入numpy的包。
計算矩陣對應行列的最大、最小值、和。
3>>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]])
>>> a1
matrix([[1, 1],
[2, 3],
[4, 2]])
計算每一列、行的和
>>>a2=a1.sum(axis=0) #列和，這里得到的是1*2的矩陣
>>> a2
matrix([[7, 6]])
>>>a3=a1.sum(axis=1) #行和，這里得到的是3*1的矩陣
>>> a3
matrix([[2],
[5],
[6]])
>>>a4=sum(a1[1,:]) #計算第一行所有列的和，這里得到的是一個數值
>>> a4
5 #第0行：1+1；第2行：2+3；第3行：4+2
計算最大、最小值和索引
>>>a1.max() #計算a1矩陣中所有元素的最大值,這里得到的結果是一個數值
4
>>>a2=max(a1[:,1]) #計算第二列的最大值，這里得到的是一個1*1的矩陣
>>> a2
matrix([[3]])
>>>a1[1,:].max() #計算第二行的最大值，這里得到的是一個一個數值
3
>>>np.max(a1,0) #計算所有列的最大值，這里使用的是numpy中的max函數
matrix([[4, 3]])
>>>np.max(a1,1) #計算所有行的最大值，這里得到是一個矩陣
matrix([[1],
[3],
[4]])
>>>np.argmax(a1,0) #計算所有列的最大值對應在該列中的索引
matrix([[2, 1]])
>>>np.argmax(a1[1,:]) #計算第二行中最大值對應在該行的索引
1

⑥ python矩陣乘法是什麼

python實現矩陣乘法的方法

def matrixMul(A, B):

res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]

for i in range(len(A)):

for j in range(len(B[0])):

for k in range(len(B)):

res[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

return res

def matrixMul2(A, B):

return [[sum(a * b for a, b in zip(a, b)) for b in zip(*B)] for a in A]

a = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]]

b = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]

print matrixMul(a,b)

print matrixMul(b,a)

乘積形式

除了上述的矩陣乘法以外，還有其他一些特殊的「乘積」形式被定義在矩陣上，值得注意的是，當提及「矩陣相乘」或者「矩陣乘法」的時候，並不是指代這些特殊的乘積形式，而是定義中所描述的矩陣乘法。在描述這些特殊乘積時，使用這些運算的專用名稱和符號來避免表述歧義。

⑦ python中的矩陣運算

NumPy支持大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。
首先安裝NumPy，安裝過pandas，它會自動安裝它的依賴，就不需要安裝NumPy了。

⑧ Python中怎樣計算矩陣按逐元素進行相乘

matlab的數組是以矩陣形式存儲的，直接輸入兩個矩陣，做矩陣乘法的時候乘號寫成.*就可以了。

⑨ Python實現矩陣加法和乘法的方法分析

Python實現矩陣加法和乘法的方法分析
本文實例講述了Python實現矩陣加法和乘法的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：

本來以為python的矩陣用list表示出來應該很簡單可以搞。。其實發現有大學問。
這里貼出我寫的特別不pythonic的矩陣加法，作為反例。
def add(a, b):
rows = len(a[0])
cols = len(a)
c = []
for i in range(rows):
temp = []
for j in range(cols):
temp.append(a[i][j] + b[i][j])
c.append(temp)
return c

然後搜索了一下資料，果斷有個很棒的，不過不知道有沒有更棒的。
矩陣加法
def madd(M1, M2):
if isinstance(M1, (tuple, list)) and isinstance(M2, (tuple, list)):
return [[m+n for m,n in zip(i,j)] for i, j in zip(M1,M2)]

矩陣乘法
def multi(M1, M2):
if isinstance(M1, (float, int)) and isinstance(M2, (tuple, list)):
return [[M1*i for i in j] for j in M2]
if isinstance(M1, (tuple, list)) and isinstance(M2, (tuple, list)):
return [[sum(map(lambda x: x[0]*x[1], zip(i,j)))
for j in zip(*M2)] for i in M1]

⑩ python 怎麼給矩陣里的每一個元素賦值

方法一：

1、如圖所示是我們創建了一個矩陣，一般我們的操作過程中有矩陣的話那麼在工作區就會出現，如圖所示，我們可以雙擊工作區的需要更改的矩陣。