Catatan: NumPy adalah penerus dari Numarray dan digunakan sebagai pengganti NumArray. SAGE adalah paket perangkat lunak matematika yang dibangun berdasarkan NumPy dan beberapa alat lainnya yang bertujuan untuk menggantikan alat seperti Magma, Maple, Mathematica, dan Matlab. Hari ini saya ingin mencari informasi tentang NumPy di internet, dan mencoba mencari matriks terbalik dengan NumPy, namun tidak menemukan informasi dalam bahasa Cina, ada pengguna di forum yang meminta saya bagaimana cara membuat matriks dengan python. Saya mencari matriks terbalik, dan tidak ada yang menjawab.
Tipe matrix mewarisi tipe ndarray, sehingga mengandung semua sifat dan metode data ndarray. Tipe matrix memiliki enam perbedaan penting dari tipe ndarray, yang dapat menyebabkan hasil yang tidak diharapkan ketika Anda mengoperasikan objek matrix sebagai array.
1) Objek matriks dapat dibuat dengan menggunakan string gaya Matlab, yaitu string yang dipisahkan dengan kolom spasial dan dipisahkan dengan digit.
2) Objek matriks selalu berdimensi dua. Ini mengandung dampak yang mendalam, misalnya nilai balik m.ravel (() adalah dua dimensi, nilai balik anggota yang dipilih juga dua dimensi, sehingga perilaku deret akan berbeda secara esensial dari array.
3) Perkalian dari tipe matriks yang mencakup perkalian dari array menggunakan operasi perkalian dari matriks. Ketika Anda menerima nilai balik dari matriks, pastikan Anda sudah memahami arti dari fungsi tersebut. Khususnya, fakta bahwa fungsi asanarray (m) akan mengembalikan sebuah matriks jika itu adalah mmatrix.
4) Operasi array dari tipe matrix juga mencakup operasi array sebelumnya, menggunakan array dari matrix. Berdasarkan fakta ini, ingatkan lagi bahwa jika menggunakan array dari matrix sebagai parameter untuk memanggil asanarray[...] sama seperti di atas.
5) Matrix default array_priority adalah 10.0, sehingga operasi campuran narray dan matrix object selalu mengembalikan matrix.
6) Matriks memiliki beberapa sifat unik yang membuat perhitungan lebih mudah, yaitu:
(a).T -- Kembali ke pergeseran diri
(b).H - Kembali ke resonansi sendiri
©.I -- Kembali ke matriks terbalik sendiri
(d).A -- sebuah tampilan dari array 2D yang mengembalikan datanya sendiri (tidak melakukan salinan apa pun)
Kelas matrix adalah subkelas Python dari ndarray, dan Anda juga dapat mempelajari implementasinya untuk membangun subkelas ndarray Anda sendiri. Objek matrix juga dapat dibangun dengan menggunakan objek matrix lainnya, kata, string, atau yang lainnya yang dapat dikonversi menjadi parameter dari ndarray. Selain itu, dalam NumPy, mat mat mat adalah nama lain dari mat mat mat.
Contoh 1: Membangun 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: Membangun matriks dengan menggunakan deret susunan
np.matrix([[ 1.+0.j, 5.+0.j, 10.+0.j],
[ 1.+0.j, 3.+0.j, 0.+4.j]])
Contoh 3: Membangun matriks dengan menggunakan suatu matriks
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)) Mengkonversi data yang ditransfer dengan parameter data menjadi matriks. Jika dtype adalah None, maka jenis data akan ditentukan oleh isi data. Jika copy adalah True, maka data dalam data akan disalin, jika tidak, maka data asli akan disimpan.候会调用matrix.new(matrix, data, dtype, copy) Mat. Itu hanya nama lain dari matrix. Asmatrix ((data, dtype=None) Mengembalikan data yang belum disalin. Bmat ((obj, ldict=None, gdict=None) Membangun sebuah matriks menggunakan string, array atau array. Perintah ini memungkinkan Anda untuk membangun matriks dari objek lain. Di mana parameter ldict dan gdict digunakan hanya ketika obj adalah string.
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]]
Dikirim oleh su frank