我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧！

#先定義兩個矩陣

X=np.array([[1,2104,5,1,45],[1,1416,3,2,40],[1,1534,3,2,30],[1,852,2,1,36]])

y=np.array([45,40,30,36])

#內(nèi)積以后發(fā)現(xiàn)

c=np.dot(X.T,X)

c

array([[ 4, 5906, 13, 6, 151],

[ 5906, 9510932, 21074, 8856, 228012],

[ 13, 21074, 47, 19, 507],

[ 6, 8856, 19, 10, 221],

[ 151, 228012, 507, 221, 5821]])

c.I

d=np.dot(c.I,X.T)

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

d=np.dot(c.I,X.T)

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'I'

#說明array進行內(nèi)積以后已經(jīng)不是array對象，成為ndarray對象，不能再進行.I,.T,.M的操作。

#解決方法：把結(jié)果轉(zhuǎn)為matrix就可以

a=np.matrix([[ 4, 5906, 13, 6, 151],

[ 5906, 9510932, 21074, 8856, 228012],

[ 13, 21074, 47, 19, 507],

[ 6, 8856, 19, 10, 221],

[ 151, 228012, 507, 221, 5821]])

a.I

matrix([[ -4.12181049e+13, 1.93633440e+11, -8.76643127e+13,

-3.06844458e+13, 2.28487459e+12],

[ 1.93633440e+11, -9.09646601e+08, 4.11827338e+11,

1.44148665e+11, -1.07338299e+10],

[ -8.76643127e+13, 4.11827338e+11, -1.86447963e+14,

-6.52609055e+13, 4.85956259e+12],

[ -3.06844458e+13, 1.44148665e+11, -6.52609055e+13,

-2.28427584e+13, 1.70095424e+12],

[ 2.28487459e+12, -1.07338299e+10, 4.85956259e+12,

1.70095424e+12, -1.26659193e+11]])

補充知識：矩陣和向量共軛

矩陣包括實數(shù)矩陣和復(fù)數(shù)矩陣。

矩陣的轉(zhuǎn)置是將其行列互換位置，

矩陣的共軛轉(zhuǎn)置則是在矩陣轉(zhuǎn)置的基礎(chǔ)上(行列互換位置)對其每一個元素取共軛。

形如 a+bi的復(fù)數(shù)，其共軛為a-bi。實數(shù)的共軛等于它本身。

所以，實數(shù)矩陣的共軛轉(zhuǎn)置矩陣就是轉(zhuǎn)置矩陣，復(fù)數(shù)矩陣的共軛轉(zhuǎn)置矩陣就是行列互換位置后每個元素取共軛。

在Fortran中，其調(diào)用函數(shù)為：

CONJG(x)

求x的共軛復(fù)數(shù)。x:C, 結(jié)果:C

以上這篇python矩陣運算,轉(zhuǎn)置,逆運算,共軛矩陣實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持python博客。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 共轭转置_python矩阵运算,转置,逆运算,共轭矩阵实例的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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