Python – operasi matriks numpy

Catatan: NumPy adalah penerus Numarray, digunakan sebagai pengganti NumArray. SAGE adalah paket perangkat lunak matematika yang terintegrasi berdasarkan NumPy dan beberapa alat lainnya, yang bertujuan untuk menggantikan alat-alat seperti Magma, Maple, Mathematica dan Matlab. Hari ini saya ingin mencari informasi tentang NumPy di internet, dan mencoba menggunakan matriks pembalikan NumPy, tetapi tidak menemukan informasi dalam bahasa Cina, ada netizen di forum yang meminta saya bagaimana menggunakan python untuk melakukan matriks pembalikan, dan tidak ada yang menjawab. Oleh karena itu saya menemukan dokumen resmi NumPy, di mana ada bagian kecil yang berisi pengantar objek matriks, jadi saya menerjemahkan bagian itu ke bahasa Cina, memberikan kontribusi kecil, waktu lebih singkat, tidak ada cara untuk memeriksa kesalahan ejaan, ada masalah mohon maaf.

• #### 1 , Matriks (Matrix) objek

Tipe matriks mewarisi dari tipe ndarray, sehingga mengandung semua atribut dan metode data ndarray. Tipe matriks memiliki enam perbedaan penting dari tipe ndarray, yang dapat menyebabkan hasil yang tidak diinginkan ketika Anda bertindak sebagai objek Matrix sebagai arrays.

• 1. Objek Matrix dapat dibuat dengan menggunakan string gaya Matlab, yaitu string yang dipisahkan dengan kolom dengan spasi dan dipisahkan dengan tanda baca.
• 1. Matrix objek selalu dua dimensi. Ini mengandung dampak yang jauh, seperti m.ravel () yang dikembalikan adalah dua dimensi, dan anggota yang dipilih kembali adalah dua dimensi, sehingga perilaku urutan dan array akan sangat berbeda.
• 1. Perkalian jenis matriks mengalipkan perkalian array, menggunakan operasi perkalian matriks. Ketika Anda menerima nilai yang dikembalikan dari matriks, pastikan Anda sudah memahami makna dari fungsi-fungsi tersebut. Secara khusus, fungsi fakta array array (m) akan mengembalikan sebuah matriks jika m adalah sebuah matriks.
• 1. Operasi array dari tipe matriks juga mencakup operasi array sebelumnya, menggunakan array dari sebuah matriks. Berdasarkan fakta ini, ingatlah bahwa jika menggunakan array dari sebuah matriks sebagai parameter untuk memanggil array array (((…) sama dengan yang di atas.
• 1. Array_priority default dari matrix adalah 10.0, sehingga operasi campuran narray dan matrix objek selalu kembali ke matrix.
• 1. Matriks memiliki beberapa sifat unik yang membuat perhitungan lebih mudah, yaitu:

  • (a) .T - kembali ke transposisi

  • (b) .H – kembali ke resonansi sendiri

  • © .I – kembali ke matriks terbaliknya

  • (d) .A – sebuah tampilan dari 2D array yang mengembalikan data-nya sendiri (tidak dibuat salinan apapun)

  Matrix adalah subkelas Python dari ndarray, dan Anda juga dapat mempelajari implementasi ini untuk membangun subkelas ndarray Anda sendiri. Matrix objek juga dapat digunakan untuk membangun objek Matrix lainnya, string, atau lainnya yang dapat dikonversi menjadi parameter dari ndarray. Selain itu, dalam NumPy, mat adalah nama lain dari matrix.

• Contoh 1: Konstruksi matriks menggunakan string

  import numpy as np
  a=np.mat('1 2 3; 4 5 3')
  print (a*a.T).I
  [[ 0.29239766 -0.13450292]
  [-0.13450292  0.08187135]]

• Contoh 2: Konstruksi matriks dengan menggunakan urutan tertanam

  np.matrix([[  1.+0.j,   5.+0.j,  10.+0.j],
        [  1.+0.j,   3.+0.j,   0.+4.j]])

• Contoh 3: Menggunakan array constructor matrix

  np.mat( np.random.rand(3,3) ).T
  np.matrix([[ 0.81541602,  0.73987459,  0.03509142],
        [ 0.14767449,  0.60539483,  0.05641679],
        [ 0.43257759,  0.628695  ,  0.47413553]])

Matrix( data, dtype=None, copy=True ) Data yang dikirimkan dengan parameter data akan diubah menjadi matriks. Jika dtype adalah None, maka tipe data akan ditentukan oleh isi data. Jika copy adalah True, maka data dalam data akan disalin, jika tidak maka data asli akan digunakan sebagai buffer. Mat Ini hanya nama lain dari matrix. Asmatrix(data, dtype=None) Mengembalikan data yang tidak terkopi. Persamaan dengan matrix ((data, dtype, copy=False) Bmat(obj, ldict=None, gdict=None) Konstruksi matriks menggunakan string, urutan yang tertanam atau sebuah array. Perintah ini memungkinkan Anda untuk membangun matriks dari objek lain. Di antaranya, argumen ldict dan gdict digunakan hanya ketika obj adalah string, dua argumen yang merupakan kamus lokal dan modul. Jika Anda tidak menyediakan mereka, mereka akan disediakan oleh sistem.

  A=np.mat('2 2; 2 2'); B=np.mat('1 1; 1 1');
  print(np.bmat('A B; B A'))
    [[2 2 1 1]
     [2 2 1 1]
     [1 1 2 2]
     [1 1 2 2]]

Sinopsis: Film ini dibuat oleh Su Frank.