用Python实现矩阵运算【学习笔记】

• Pandas：Python中一个强大的分析结构化数据的工具集，可用于快速实现数据的导入/导出，索引。
• Matplotlib：Python基础绘图库，几行代码即可生成绘图，直方图、条形图、散点图等。
• NumPy：使用Python进行科学计算的基础软件包。核心：基于N维数组对象ndarray的数组运算。

现有矩阵：

设 E=A+B; F=A-B; G=A·B; H=-A; I=A·D

任务：计算E，F，G，H，I，并查看其列数

代码编写：

import numpy as np
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) #输入矩阵的格式
B = A
C = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
D = np.array([[2],[3],[4]])
print('矩阵A：\n',A)
print('矩阵B：\n',B)
print('矩阵C：\n',C)
print('矩阵D：\n',D)
print('矩阵A的行数与列数：\n',A.shape) #打印出矩阵是几行几列
print('矩阵B的行数与列数：\n',B.shape)
print('矩阵C的行数与列数：\n',C.shape)
print('矩阵D的行数与列数：\n',D.shape)
# E=A+B
print('***计算E=A+B***')
E = A+B
print('矩阵E：\n',E)
print('矩阵E的行数与列数：\n',E.shape)
# F=A-B
print('***计算F=A-B***')
F = A-B
print('矩阵F：\n',F)
print('矩阵F的行数与列数：\n',F.shape)
# G=A·B
print('***计算G=A·B***')
G = np.dot(A,B) #两个矩阵相乘的方法
print('矩阵G：\n',G)
print('矩阵G的行数与列数：\n',G.shape)
# H=-A
print('***计算H=-A***')
H = -A
print('矩阵H：\n',H)
print('矩阵H的行数与列数：\n',H.shape)
# I=A·D
print('***计算I=A·D***')
I = np.dot(A,D)
print('矩阵I：\n',I)
print('矩阵I的行数与列数：\n',I.shape)

输出结果：

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上文使用Python进行了矩阵的一些基本运算，得到了正确的输出结果。

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