Em Python, você pode representar e manipular matrizes de diversas maneiras. A seguir são apresentados vários métodos de representação matricial comumente usados e operações relacionadas:
1. Notação de lista de listas : listas aninhadas podem ser usadas para representar matrizes. Cada lista representa uma linha da matriz e os elementos nela contidos representam os valores nas posições correspondentes.
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
2. Matriz NumPy : NumPy é uma biblioteca poderosa para computação científica em Python. Ela fornece objetos de matriz multidimensionais ( ndarray) para representar matrizes. NumPy fornece uma variedade de operações e funções de matriz.
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
3. Pandas DataFrame: Pandas é outra biblioteca de processamento de dados comumente usada, que fornece objetos para processar dados estruturados. Você pode usar o Pandas para representar matrizes e realizar operações flexíveis de processamento de dados. DataFrameDataFrame
import pandas as pd
data = {'A': [1, 4, 7], 'B': [2, 5, 8], 'C': [3, 6, 9]} df = pd.DataFrame(data)
No exemplo acima, usamos diferentes métodos de representação para criar uma matriz 3x3. Você pode escolher o método apropriado para representar e manipular matrizes de acordo com suas necessidades.
Depois de ter uma estrutura de dados que representa uma matriz, você pode usar operações de índice para acessar elementos da matriz e realizar operações matriciais comuns, como adição, subtração, multiplicação e transposição. Para usar NumPy ou Pandas, eles fornecem uma variedade de funções e métodos para realizar várias operações de matriz, como multiplicação de matrizes ( np.dot(), np.matmul(), @) , transposição (.T ), matriz inversa ( np.linalg.inv()) , etc.