https://brain2net.ru/

Вернуться на страницу brain2net:

https://brain2net.ru/post/numpy-matriczy/#more-124

Основные матричные операции

In [2]:
import numpy as np

Произведение матриц

In [2]:
A = np.ones((4,4))
A
Out[2]:
array([[1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.]])
In [3]:
B = np.ones((4,2))
B
Out[3]:
array([[1., 1.],
       [1., 1.],
       [1., 1.],
       [1., 1.]])
In [4]:
A.dot(B)
Out[4]:
array([[4., 4.],
       [4., 4.],
       [4., 4.],
       [4., 4.]])

или

In [5]:
np.dot(A,B)
Out[5]:
array([[4., 4.],
       [4., 4.],
       [4., 4.],
       [4., 4.]])

Транспонирование матрицы

In [12]:
a = np.array([[0, 1, 2], [4, 5, 6]])
a
Out[12]:
array([[0, 1, 2],
       [4, 5, 6]])
In [10]:
a = a.transpose()
a
Out[10]:
array([[0, 4],
       [1, 5],
       [2, 6]])

Обратная матрица

In [14]:
A = np.array([[1,-3],[2,5]])
A
Out[14]:
array([[ 1, -3],
       [ 2,  5]])
In [15]:
A_inv = np.linalg.inv(A)
print(A_inv)

[[ 0.45454545  0.27272727]
 [-0.18181818  0.09090909]]

Массив из нулей, единиц и диагональная единичная матрица

In [3]:
np.zeros( (2, 3) )
Out[3]:
array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]])
In [4]:
np.ones((2,3))
Out[4]:
array([[1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.]])
In [5]:
np.eye(3)
Out[5]:
array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])
In [ ]:

Вернуться на страницу brain2net:

https://brain2net.ru/post/numpy-matriczy/#more-124

In [ ]: