python矩阵各种运算(python矩阵常见运算)

Python是一门非常强大的编程语言，同时也是数据科学领域中最常用的语言之一。矩阵是数据科学中极为重要的基础数据结构，而Python中也有着丰富的矩阵运算库，本文将就Python中矩阵的常见运算进行介绍。

Python中最常见的矩阵库就是NumPy。要使用NumPy中的矩阵运算，我们需要先将矩阵数据以数组的方式导入到Python中，例如：

import numpy as np
matrix_data = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])

现在我们就可以开始进行一些矩阵运算了。

矩阵加法

矩阵的加法规则很简单，就是两个矩阵中的元素逐一相加。例如：

matrix_a = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
matrix_b = np.array([
[3, 2, 1],
[6, 5, 4],
[9, 8, 7]
])
matrix_c = matrix_a + matrix_b
print(matrix_c)

运行结果为：

[[ 4  4  4]
 [10 10 10]
 [16 16 16]]

矩阵减法

矩阵的减法与加法类似，就是两个矩阵中的元素逐一相减。例如：

matrix_d = matrix_b - matrix_a
print(matrix_d)

运行结果为：

[[ 2  0 -2]
 [ 2  0 -2]
 [ 2  0 -2]]

矩阵乘法

矩阵乘法是矩阵运算中最常用的，但也是最复杂的。在Python中，我们使用dot()函数来进行矩阵乘法运算。例如：

matrix_e = np.array([
[1, 2],
[3, 4]
])
matrix_f = np.array([
[5, 6],
[7, 8]
])
matrix_g = np.dot(matrix_e, matrix_f)
print(matrix_g)

运行结果为：

[[19 22]
 [43 50]]

矩阵转置

矩阵转置是将矩阵中的行和列交换得到的新矩阵，用T属性表示。例如：

matrix_h = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
matrix_i = matrix_h.T
print(matrix_i)

运行结果为：

[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]

以上就是Python矩阵常见运算的介绍，NumPy还有很多其他的矩阵运算函数，可以根据实际需求进行使用。