2-2 Numpy-マトリックス

1  ＃！USR /ビン/ ENVパイソン
2  ＃著者：@vilicute 
3  
4  インポートnumpyのNPとして
 5  ＃矩阵的创建
6 matr1 = np.mat（" 4 2 3 4 5 6 7 8 9 " ）
 7 matr2 = np.matrix（[4,5,6]、[7,8,9]、[1,2,3 ]]）
 8  プリント（" \ nmatr1 = \ n " 、matr1）
 9  プリント（" \ nmatr2 = \ n " 、matr2）
 10  
11 ARR1 = np.eye（3 ）
 12 ARR2 = ARR1 * 3
 13ARR3 = np.random.randint（0,10、サイズ= [3,3 ]）
 14 ARR4 = np.random.randint（6,10、サイズ= [3,3 ]）
 15 matr3 = np.bmat（" ARR1 ARR3; ARR4 ARR2 " ）
 16  プリント（" \ nmatr3 = \ n " 、matr3）
 17  
18  
19  ＃矩阵的运算
20 matr_numul = matr1 * 4
 21 matr_add = matr1 + matr2
 22 matr_sub = matr1 - matr2
 23 matr_mul = matr1 * matr2
 24 matr_multiply = np.multiply（matr1、matr2）
 25  プリント（" 数によっての\ n \ nを" 、matr_numul）
 26は、 プリント（" \ nを追加：\ n " 、matr_add）
 27  プリント（" \ nを減算：\ n " 、matr_sub）
 28  プリント（" \ nは乗算します：\ N- "matr_mul）
 29 プリント（" \対応する要素によりN-乗算：\ N- " matr_multiply）
 30 31は、印刷（" \ N-：\ N-順列"matr1.T）
 32 プリント（" \ N共役移調：N- \ " 、matr1。
H） 33 プリント  
   （" \ N反転：\ N- " 、matr1.I）が
 34であり、 印刷（" ビューの\ n次元配列：\ N- " 、matr1.A）

35  '' ' 
36  matr1 =
 37 [  [[2 4 3]
 38です [ 5. 6. 4]
 39  [7 8 9]
 40  matr2 =
 41である [4 5 6]が
 42である [7 8 9]は
 43である [2. 3. 1]
 44である matr3 =
 45  0。8の0の[4. 1.。 1]
 46  [0 5. 3. 3. 1. 0]
 47  、[5。1. 1 1 0 0]
 48  [6.8.1 8 3 0 0]
 49  [ 8. 8. 9 0 3 0]
 50 [9 0 7 0 7 3]
 51  乗算：
 52  [16812]
 53  [16 20 24]
 54  [283236]
 55が 追加さ：
 56  [879]
 57  [111315]
 58  [81012]
 59  減算：
 60  [[0-3-3]
 61  [-3-3-3]
 62  [666]
 63回の 乗算：
 64  [33 4251]
 65  [577287]
 66  [93117141]
 67  の対応する要素の乗算：
 68  [161018]
 69  [284054]
 70  [71627]
 71  転置。
72  [447]
 73  [258]
 74  [369]
 75  共役転置：
 76  [447]
 77  [258]
 78  [369]
 79  反転：
 80  [0.33333333 0.33333333 -0.66666667]
 81  [-0.66666667 1.33333333 -1.66666667]
 82  [2 0.33333333 -1.33333333]
 83  ビューの二次元アレイ：
 84  [423]
 85  [456]
 86  [789] ]
 87  '' '