python矩阵运算

A. python解决矩阵问题

我也研究了很久,终于发现问题了. 函数没错. 错在定义 earth 的时候. earth = [[0]*n]*n # does not workearth = [[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]] # work 如果想 python 当中应用矩阵运算. 你就需要了解 numpy 这个库. 你可以网络一下 "numpy 莫烦

B. 如何用python实现一个新矩阵，如矩阵u是一个5*4矩阵经过运算得到矩阵a

这个是Python官方的中文教程 有最新的3.4.3版本的 也可以选择中英对照 基本的东西都讲述的差不多了 如果想了解更多库或模块 知乎上大神很多 随便找一找都能找到很多有用的建议 但是建议不要初期就看过多虚的比较和互撕神马的 官方的IDLE用好了之...

C. 求python高手详细解答。代码实现的是矩阵的乘法运算。高分追加。

for _ in range()# 你把下划线换成 i 或者 j 比较符合习惯。。下划线开头的是一个变量。

D. python的矩阵可以做什么

python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。
计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。
3>>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]])
>>> a1
matrix([[1, 1],
[2, 3],
[4, 2]])
计算每一列、行的和
>>>a2=a1.sum(axis=0) #列和，这里得到的是1*2的矩阵
>>> a2
matrix([[7, 6]])
>>>a3=a1.sum(axis=1) #行和，这里得到的是3*1的矩阵
>>> a3
matrix([[2],
[5],
[6]])
>>>a4=sum(a1[1,:]) #计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值
>>> a4
5 #第0行：1+1；第2行：2+3；第3行：4+2
计算最大、最小值和索引
>>>a1.max() #计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值
4
>>>a2=max(a1[:,1]) #计算第二列的最大值，这里得到的是一个1*1的矩阵
>>> a2
matrix([[3]])
>>>a1[1,:].max() #计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值
3
>>>np.max(a1,0) #计算所有列的最大值，这里使用的是numpy中的max函数
matrix([[4, 3]])
>>>np.max(a1,1) #计算所有行的最大值，这里得到是一个矩阵
matrix([[1],
[3],
[4]])
>>>np.argmax(a1,0) #计算所有列的最大值对应在该列中的索引
matrix([[2, 1]])
>>>np.argmax(a1[1,:]) #计算第二行中最大值对应在该行的索引
1

E. python 矩阵运算问题

np.shape(np.ones(3))
Out[59]:(3,)
np.shape(np.ones(3).reshape((3,1)))
Out[62]:(3,1)

F. python里用numpy.array怎么无法实现矩阵乘法呢

python里的numpy.array是数组当然无法实现矩阵乘法了，你要用numpy.matrix啊

G. python矩阵乘法是什么

python实现矩阵乘法的方法

def matrixMul(A, B):

res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]

for i in range(len(A)):

for j in range(len(B[0])):

for k in range(len(B)):

res[i][j] += A[i][k] * B[k][j]

return res

def matrixMul2(A, B):

return [[sum(a * b for a, b in zip(a, b)) for b in zip(*B)] for a in A]

a = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]]

b = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]

print matrixMul(a,b)

print matrixMul(b,a)

乘积形式

除了上述的矩阵乘法以外，还有其他一些特殊的“乘积”形式被定义在矩阵上，值得注意的是，当提及“矩阵相乘”或者“矩阵乘法”的时候，并不是指代这些特殊的乘积形式，而是定义中所描述的矩阵乘法。在描述这些特殊乘积时，使用这些运算的专用名称和符号来避免表述歧义。

H. 求python高手详细解答。代码实现的是矩阵的乘法运算。高分追加

用 python的 List comprehensions 语法生成了两个随机数矩阵 A，B，用_表示不关心该位置的变量，其实只要执行足够次数就行。

result其实是结果矩阵，用0初始化
后面的就是标准的矩阵乘法了。 result(i,j)=Sum(A(i,k)*B(k,j)) k遍历0..n_middle-1

I. python实现矩阵乘法的方法

python实现矩阵乘法的方法
本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法。分享给大家供大家参考。

具体实现方法如下：
def matrixMul(A, B):
res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]
for i in range(len(A)):
for j in range(len(B[0])):
for k in range(len(B)):
res[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
return res
def matrixMul2(A, B):
return [[sum(a * b for a, b in zip(a, b)) for b in zip(*B)] for a in A]
a = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8]]
b = [[1,2,3,4], [5,6,7,8]]
print matrixMul(a,b)
print matrixMul(b,a)
print "-"*90
print matrixMul2(a,b)
print matrixMul2(b,a)
print "-"*90
from numpy import dot
print map(list,dot(a,b))
print map(list,dot(b,a))

#Out:
#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]
#[[50, 60], [114, 140]]
#------------------------------------------------------------------------
#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]
#[[50, 60], [114, 140]]
#------------------------------------------------------------------------
#[[11, 14, 17, 20], [23, 30, 37, 44], [35, 46, 57, 68], [47, 62, 77, 92]]
#[[50, 60], [114, 140]]
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。