在本篇文章里小编给大家分享的是关于python进行矩阵运算的方法及实例代码，需要的朋友们可以学习下。

python进行矩阵运算的方法：

1、矩阵相乘

>>>a1=mat([1,2]);   
>>>a2=mat([[1],[2]]);
>>>a3=a1*a2 #1*2的矩阵乘以2*1的矩阵，得到1*1的矩阵
>>> a3
matrix([[5]])

2、矩阵对应元素相乘

>>>a1=mat([1,1]);
>>>a2=mat([2,2]);
>>>a3=multiply(a1,a2)
>>> a3
matrix([[2, 2]])

multiply()函数：数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致

3、矩阵点乘

>>>a1=mat([2,2]);
>>>a2=a1*2
>>>a2
matrix([[4, 4]])

4、矩阵求逆

>>>a1=mat(eye(2,2)*0.5)
>>> a1
matrix([[ 0.5, 0. ],
    [ 0. , 0.5]])
>>>a2=a1.I #求矩阵matrix([[0.5,0],[0,0.5]])的逆矩阵
>>> a2
matrix([[ 2., 0.],
    [ 0., 2.]])

5、矩阵转置

>>> a1=mat([[1,1],[0,0]])
>>> a1
matrix([[1, 1],
    [0, 0]])
>>> a2=a1.T
>>> a2
matrix([[1, 0],
    [1, 0]])

6、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

内容扩展：

numpy矩阵运算

(1) 矩阵点乘：m=multiply(A,B)

(2) 矩阵乘法：m1=a*b m2=a.dot(b)

(3) 矩阵求逆：a.I

(4) 矩阵转置：a.T

到此这篇关于python如何进行矩阵运算的文章就介绍到这了,更多相关python进行矩阵运算的方法内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！

原文链接：https://www.py.cn/faq/python/18649.html