python， python系统中常见的矩阵运算呢？不知道小伙伴们今天来看看边肖的分享吧！

Python的numpy库提供了矩阵运算的功能，所以当我们需要矩阵运算的时候，就需要导入numpy的包。

1、numpy的导入和使用

从numpy导入*；# Import库函数import numpy作为numpy的NP；#这样使用numpy的函数时，需要以np开头。

2.矩阵的创建

从一维或二维数据创建矩阵

from numpy import *;a1=array([1,2,3]);a1=mat(a1);

创建一个通用矩阵

如果需要指定下界，可以增加一个额外的参数，data5=mat (random.randint (2，8，size=(2，5))；#生成一个2到8之间的随机整数矩阵data6=mat(eye(2，2，dtype=int))；#生成一个2*2对角矩阵a1=[1，2，3]；a2=mat(diag(a1))；#生成对角线为1，2，3的对角矩阵。

3.常见矩阵运算

矩阵乘法

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

矩阵点乘法

矩阵对应元素的乘法

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

矩阵点乘法

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

3.矩阵求逆

矩阵求逆

a1=mat(eye(2，2)* 0.5)；a2=a1。我；#求矩阵的逆矩阵1([[0.5，0]，[0，0.5]])

矩阵转置

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

4.计算矩阵对应的列和行的最大值、最小值和总和。

a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]]);

计算每一列和每一行的总和。

a2=a1.sum(轴=0)；//列sum，这里是1*2的矩阵a3=a1 . sum(axis=1)；//row sum，这里得到的是3*1的矩阵a4=sum(a1[1，)；//计算第一行中所有列的总和，

这里得到的值是1。

计算最大值、最小值和指数。

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值a2=max(a1[:1])；//计算第二列的最大值，

这里我们得到的是一个1*1的矩阵a1[1，]。max()；//计算第二行的最大值，这里得到的是一个数值np.max(a1，0)；//计算所有列的最大值，

这里用的是numpy中的max函数np.max(a1，1)。//计算所有行的最大值，

这里得到的是一个矩阵np.argmax(a1，0)；//计算所有列的最大值对应的索引np.argmax(a1[1，)；//计算第二行的最大值对应新行的索引1。

5.矩阵的分离和组合

矩阵的分离与列表和数组的分离是一致的。

a=mat(ones((3，3)))；b=a[1:1:]；//除第二行之后的行和第二列之后的列的所有元素1。

矩阵的合并

a=mat(ones((2，2)))；b=mat(眼(2))；c=vstack((a，b))；//按列合并，即增加行数d=hstack((a，b))；//按行合并，即行数不变，列数扩大。

6.矩阵、列表和数组的变换

列表可以修改，并且列表中元素可以使不同类型的数据，如下：

l1=[[1],hello,3];1

numpy中数组，同一个数组中所有元素必须为同一个类型，有几个常见的属性：

a=array([[2],[1]]);dimension=a.ndim;m,n=a.shape;number=a.size;//元素总个数str=a.dtype;//元素的类型1

numpy中的矩阵也有与数组常见的几个属性。

它们之间的转换：

a1=[[1,2],[3,2],[5,2]];//列表a2=array(a1);//将列表转换成二维数组a3=array(a1);//将列表转化成矩阵a4=array(a3);//将矩阵转换成数组a5=a3.tolist();//将矩阵转换成列表a6=a2.tolist();//将数组转换成列表

这里可以发现三者之间的转换是非常简单的，这里需要注意的是，当列表是一维的时候，将它转换成数组和矩阵后，再通过tolist()转换成列表是不相同的，需要做一些小小的修改。如下：

a1=[1,2,3];a2=array(a1);a3=mat(a1);a4=a2.tolist();//这里得到的是[1,2,3]a5=a3.tolist();//这里得到的是[[1,2,3]]a6=(a4==a5);//a6=Falsea7=(a4 is a5[0]);//a7=True,a5[0]=[1,2,3]1

矩阵转换成数值，存在以下一种情况：

dataMat=mat([1]);val=dataMat[0,0];//这个时候获取的就是矩阵的元素的数值，而不再是矩阵的类型1

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