Numpy 矩阵(mat) 及其运算

文章目录

    • 什么是Numpy矩阵(mat)?
    • 基本矩阵运算
      • 矩阵加法
      • 矩阵乘法
      • 矩阵转置

什么是Numpy矩阵(mat)?

Numpy矩阵(mat)是一个二维的数组,它由行和列组成,每个元素都有唯一的行和列索引。矩阵(mat)通常用于表示二维数据,如图像、表格数据等。在Numpy中,可以使用numpy.mat来创建矩阵对象。

示例代码:

import numpy as np

# 创建一个Numpy矩阵
mat = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(mat)

基本矩阵运算

矩阵加法

矩阵加法是将两个矩阵的对应元素相加得到新的矩阵。在Numpy中,可以使用+运算符执行矩阵加法。

import numpy as np

# 创建两个矩阵
mat1 = np.mat([[1, 2], [3, 4]])
mat2 = np.mat([[5, 6], [7, 8]])

# 执行矩阵加法
result = mat1 + mat2
print(result)

矩阵乘法

矩阵乘法是将一个矩阵的行与另一个矩阵的列相乘,得到新的矩阵。在Numpy中,可以使用np.dot()函数或@运算符执行矩阵乘法。

import numpy as np

# 创建两个矩阵
mat1 = np.mat([[1, 2], [3, 4]])
mat2 = np.mat([[5, 6], [7, 8]])

# 执行矩阵乘法
result = np.dot(mat1, mat2)
# 或者使用 @ 运算符
# result = mat1 @ mat2

print(result)

矩阵转置

矩阵转置是将矩阵的行和列互换,得到新的矩阵。在Numpy中,可以使用.T属性来实现矩阵转置。

import numpy as np

# 创建一个矩阵
mat = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 执行矩阵转置
transposed_mat = mat.T
print(transposed_mat)