1.矩陣的冪計算（設計思想：遞歸）

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def matrixPow(Matrix,n):if(type(Matrix)==list):Matrix=np.array(Matrix)if(n==1):return Matrixelse:return np.matmul(Matrix,matrixPow(Matrix,n-1))

2.求逆矩陣/伴隨矩陣

設A是數域上的一個n階方陣，若在相同數域上存在另一個n階矩陣B，使得： AB=BA=E。 則我們稱B是A的逆矩陣，而A則被稱為可逆矩陣。當矩陣A的行列式|A|不等于0時才存在可逆矩陣。

import numpy as np A = np.array([[1, -2, 1], [0, 2, -1], [1, 1, -2]]) #np.linalg.det求方陣的行列式(如果行列式不等于0才存在可逆矩陣)，使用linalg.inv求得方陣的逆矩陣 if np.linalg.det(A):B = np.linalg.inv(A) print(B)#伴隨矩陣C = np.linalg.det(A) * np.linalg.inv(A)

3.矩陣的秩

import numpy as np A = np.array([[1, -2, 1], [0, 2, -1], [1, 1, -2]]) #返回矩陣的秩 B = np.linalg.matrix_rank(A) print(B)

4.單位矩陣&反向單位矩陣

# 單位矩陣，type是ndarray A = np.eye(3) """ [[1. 0. 0.][0. 1. 0.][0. 0. 1.]] """ print(A) # 自定義：斜對角矩陣（可構建數量矩陣）aE B = np.eye(3)*3.14 """ [[3.14 0. 0. ][0. 3.14 0. ][0. 0. 3.14]] """ print(B) # 反向單位矩陣 C = np.fliplr(A) """ [[0. 0. 1.][0. 1. 0.][1. 0. 0.]] """ print(C)

5.矩陣乘法

import numpy as npdef matrixDot(p1, p2):return np.dot(p1, p2)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Python科学计算系列】矩阵的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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