（numpy）矩阵和矩阵的运算

>>>表示输出的结果

1.数组转化为矩阵

a = np.random.randint(10, size=20).reshape(4,5)
a
>>>array([[3, 3, 7, 1, 5],
          [6, 7, 9, 5, 6],
          [0, 0, 5, 5, 5],
          [9, 5, 1, 0, 8]])
#数组转化为矩阵
np.mat(a)
>>>matrix([[3, 3, 7, 1, 5],
           [6, 7, 9, 5, 6],
           [0, 0, 5, 5, 5],
           [9, 5, 1, 0, 8]])

对比数组和矩阵的结构，两者前缀不同

矩阵的访问方法和数组一致

2.矩阵的运算

a = np.random.randint(10, size=20).reshape(4,5)
a
>>>array([[3, 3, 7, 1, 5],
          [6, 7, 9, 5, 6],
          [0, 0, 5, 5, 5],
          [9, 5, 1, 0, 8]])
A = np.mat(a)
A
>>>matrix([[3, 3, 7, 1, 5],
           [6, 7, 9, 5, 6],
           [0, 0, 5, 5, 5],
           [9, 5, 1, 0, 8]])
B = np.mat(b)
B 
>>>matrix([[8, 9, 6, 3, 7],
           [6, 2, 0, 9, 4],
           [1, 9, 3, 8, 1],
           [8, 0, 5, 5, 7]])  
A + B   #矩阵对应元素相加
>>>matrix([[11, 12, 13,  4, 12],
                  [12,  9,  9, 14, 10],
                  [ 1,  9,  8, 13,  6],
                   [17,  5,  6,  5, 15]])
A - B          #矩阵对应元素相减
>>>matrix([[-5, -6,  1, -2, -2],
           [ 0,  5,  9, -4,  2],
           [-1, -9,  2, -3,  4],
           [ 1,  5, -4, -5,  1]]
#矩阵乘法要求A 的列数等于B 的行数
A * B