前面介紹過用dnarray來模擬，但mat更符合矩陣，這里的mat與Matlab中的很相似。(mat與matrix等同)
基本操作
>>> m= np.mat([1,2,3]) #創建矩陣
>>> m
matrix([[1, 2, 3]])
>>> m[0] #取一行
matrix([[1, 2, 3]])
>>> m[0,1] #第一行，第2個數據
2
>>> m[0][1] #注意不能像數組那樣取值了
Traceback (most recent call last):
File "
", line 1, in
File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py", line 305, in __getitem__
out = N.ndarray.__getitem__(self, index)
IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1
#將Python的列表轉換成NumPy的矩陣
>>> list=[1,2,3]
>>> mat(list)
matrix([[1, 2, 3]])
#Numpy dnarray轉換成Numpy矩陣
>>> n = np.array([1,2,3])
>>> n
array([1, 2, 3])
>>> np.mat(n)
matrix([[1, 2, 3]])
#排序
>>> m=np.mat([[2,5,1],[4,6,2]]) #創建2行3列矩陣
>>> m
matrix([[2, 5, 1],
[4, 6, 2]])
>>> m.sort() #對每一行進行排序
>>> m
matrix([[1, 2, 5],
[2, 4, 6]])
>>> m.shape #獲得矩陣的行列數
(2, 3)
>>> m.shape[0] #獲得矩陣的行數
2
>>> m.shape[1] #獲得矩陣的列數
3
#索引取值
>>> m[1,:] #取得第一行的所有元素
matrix([[2, 4, 6]])
>>> m[1,0:1] #第一行第0個元素，注意左閉右開
matrix([[2]])
>>> m[1,0:3]
matrix([[2, 4, 6]])
>>> m[1,0:2]
matrix([[2, 4]])
矩陣求逆、行列式
與Numpy array相同，可參考鏈接。
矩陣乘法
矩陣乘，與Numpy dnarray類似，可以使用np.dot()和np.matmul()，除此之外，由于matrix中重載了“*”，因此“*”也能用于矩陣乘。
>>> a = np.mat([[1,2,3], [2,3,4]])
>>> b = np.mat([[1,2], [3,4], [5,6]])
>>> a
matrix([[1, 2, 3],
[2, 3, 4]])
>>> b
matrix([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
>>> a * b #方法一
matrix([[22, 28],
[31, 40]])
>>> np.matmul(a, b) #方法二
matrix([[22, 28],
[31, 40]])
>>> np.dot(a, b) #方法三
matrix([[22, 28],
[31, 40]])
點乘，只剩下multiply方法了。
>>> a = np.mat([[1,2], [3,4]])
>>> b = np.mat([[2,2], [3,3]])
>>> np.multiply(a, b)
matrix([[ 2, 4],
[ 9, 12]])
矩陣轉置
轉置有兩種方法：
>>> a
matrix([[1, 2],
[3, 4]])
>>> a.T #方法一，ndarray也行
matrix([[1, 3],
[2, 4]])
>>> np.transpose(a) #方法二
matrix([[1, 3],
[2, 4]])
值得一提的是，matrix中求逆還有一種簡便方法（ndarray中不行）：
>>> a
matrix([[1, 2],
[3, 4]])
>>> a.I
matrix([[-2. , 1. ],
[ 1.5, -0.5]])
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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