python中矩阵运算

① python中怎样计算矩阵按逐元素进行相乘

示例，供参考。

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 矩阵操作， 筛选符合条件的行

我举个简单的例子：

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 怎么实现矩阵运算

1.numpy的导入和使用

data1=mat(zeros((
)))
#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((
)))
#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(
))
#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=(
)))
#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(
,size=(
))
#产生一个2-8之间的随机整数矩阵
data6=mat(eye(
,dtype=
int
))
#产生一个2*2的对角矩阵
a1=[
]; a2=mat(diag(a1))
#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵

④ Python中怎样使用shape计算矩阵的行和列

你得先安装numpy库，矩阵（ndarray）的shape属性可以获取矩阵的形状（例如二维数组的行列），获取的结果是一个元组，因此相关代码如下：

importnumpyasnp
x=np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])
#输出数组的行和列数
printx.shape#(4,3)
#只输出行数
printx.shape[0]#4
#只输出列数
printx.shape[1]#3

⑤ python的矩阵可以做什么

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。
计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。
3>>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]])
>>> a1
matrix([[1, 1],
[2, 3],
[4, 2]])
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
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
4
>>>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
>>> a2
matrix([[3]])
>>>a1[1,:].max() #计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值
3
>>>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
matrix([[4, 3]])
>>>np.max(a1,1) #计算所有行的最大值，这里得到是一个矩阵
matrix([[1],
[3],
[4]])
>>>np.argmax(a1,0) #计算所有列的最大值对应在该列中的索引
matrix([[2, 1]])
>>>np.argmax(a1[1,:]) #计算第二行中最大值对应在该行的索引
1

⑥ python矩阵乘法是什么

python实现矩阵乘法的方法

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)

乘积形式

除了上述的矩阵乘法以外，还有其他一些特殊的“乘积”形式被定义在矩阵上，值得注意的是，当提及“矩阵相乘”或者“矩阵乘法”的时候，并不是指代这些特殊的乘积形式，而是定义中所描述的矩阵乘法。在描述这些特殊乘积时，使用这些运算的专用名称和符号来避免表述歧义。

⑦ python中的矩阵运算

NumPy支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
首先安装NumPy，安装过pandas，它会自动安装它的依赖，就不需要安装NumPy了。

⑧ Python中怎样计算矩阵按逐元素进行相乘

matlab的数组是以矩阵形式存储的，直接输入两个矩阵，做矩阵乘法的时候乘号写成.*就可以了。

⑨ Python实现矩阵加法和乘法的方法分析

Python实现矩阵加法和乘法的方法分析
本文实例讲述了Python实现矩阵加法和乘法的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

本来以为python的矩阵用list表示出来应该很简单可以搞。。其实发现有大学问。
这里贴出我写的特别不pythonic的矩阵加法，作为反例。
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

然后搜索了一下资料，果断有个很棒的，不过不知道有没有更棒的。
矩阵加法
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)]

矩阵乘法
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 怎么给矩阵里的每一个元素赋值

方法一：

1、如图所示是我们创建了一个矩阵，一般我们的操作过程中有矩阵的话那么在工作区就会出现，如图所示，我们可以双击工作区的需要更改的矩阵。