# coding=utf-8 import numpy as np# 矩陣加法 Matrix addition ,同型矩陣可以加減操作，即行列數相等 A = np.array([[3, 2, 1], [1, 2, 3]]) B = np.array([[3, 2, 1], [1, 2, 3]]) print(A + B)# 矩陣數乘 Matrix multiplication C = np.array([3, 2, 1]) print (C * 2)# 矩陣乘法，A矩陣的列數==B矩陣的行數時可以相乘，結果矩陣的行列數為A矩陣的行數，B矩陣的列數 # 2 x 3 A = np.array([[2, 1, 0], [1, 0, 1]]) # 3 x 2 B = np.array([[1, 0, 1], [0, 1, 1], [0, 1, 1]]) two_multi_res = np.dot(A, B) print(two_multi_res)# 單位矩陣 Identity matrix D = np.eye(3) print(D)# 矩陣的應用 ----> 二維圖形的矩陣變換（一）# 縮放 p1 = np.array([[2, 1]]) p2 = np.array([[3, 0], [0, 1]]) p3 = np.dot(p1,p2) print (p3)# 旋轉90度 p1 = np.array([[2, 1]]) p2 = np.array([[0, 1], [-1, 0]]) p3 = np.dot(p1, p2) print (p3)# 鏡像# X軸對稱 p1 = np.array([[2, 1]]) p2 = np.array([[1, 0], [0, -1]]) p3 = np.dot(p1, p2) print (p3)#矩陣的冪運算 from numpy import * a = mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print (power(a, 2))#矩陣轉置 from numpy import * a = mat ( [ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9] ] ) print (a.T)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【科学工具】矩阵篇的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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