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python矩阵操作
1.引入numpy，将其简写为np
import numpy as np
2.使用mat函数创建一个2×3的矩阵
a=np.mat([(1,2,3),(4,5,6)])
a
3.使用shape可以获取矩阵的大小
a.shape
4.使用下标读取矩阵中的元素
a.T
5.进行行列转换
a.transpose()
a.T
6.实际上官方建议我们使用二维数组代替矩阵运算，因为二位数组用得较多，基本可以代替矩阵
b=np.array([(1,2,3),(4,5,6)])
b
b.T
7.加减法也是一样
8.列表不能这样加减
python矩阵乘法
1.使用二维数组创建两个矩阵
2.矩阵数乘
3.dot函数用于矩阵数乘，对于二维数组，它计算的是矩阵乘积吗，对于一维数组，他计算的是内积，且矩阵的前后位置会导致不同的结果
4.再创建一个二维数组
5.验证一个矩阵乘法的结合性(AB)C=A(BC)
6.接着看一下加法的结合性(A+B)C=AC+BC、C(A+B)=CA+CB
7.数乘的结合性
8.使用eye创建一个单位矩阵
9.一个矩阵A乘以一个单位矩阵，还是它本身
python矩阵转置
1.先创建一个矩阵a
2.使用属性T来得到矩阵A的转置矩阵
3.验证第一个性质
4.创建两个规格尺寸相同的矩阵
5.验证第二个性质，和的转置等于转置的和
6.第三个性质
7.第四个性质
python求方程的迹
什么是迹？迹就是方阵主对角元素之和
1.创建一个方阵
2.使用trace计算方阵的迹
3.再创建一个方阵
4.验证方阵的迹等于方阵转置的迹
5.验证方阵的乘积的迹等于
6.验证方正的和的迹等于方阵的迹的和
python方阵的行列式计算方法
1.行列式的算法，二阶方阵行列式
2.行列式的算法，三阶方阵行列式
3.使用det方法求得方阵E和方阵F的行列式
python求逆矩阵/伴随矩阵
1.创建一个方阵
2.用linalg.inv求得方阵的行列式
3.使用linalg。inv求得方阵A的逆矩阵
4.利用公式
python解多元一次方程
1.首先看一下我们要解的方程
2.将未知数的系数写下来，排列成一个矩阵a
3.常数项构成一个一维数组
4.使用linalg.solve方法解方程，参数a指的是稀疏矩阵，参数b指的是常数矩阵
5.使用点乘法验证
