这篇文章将为大家详细讲解有关python中进行矩阵运算的方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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。

numpy的导入和使用

fromnumpyimport*;#导入numpy的库函数importnumpyasnp;#这个方式使用numpy的函数时，需要以np.开头。

矩阵的创建

由一维或二维数据创建矩阵

>>>fromnumpyimport*>>>a1=array([1,2,3])>>>a1array([1,2,3])>>>a1=mat(a1)>>>a1matrix([[1,2,3]])>>>shape(a1)(1,3)>>>b=matrix([1,2,3])>>>shape(b)(1,3)

常见的矩阵运算

1. 矩阵相乘

>>>a1=mat([1,2]);>>>a2=mat([[1],[2]]);>>>a3=a1*a2#1*2的矩阵乘以2*1的矩阵，得到1*1的矩阵>>>a3matrix([[5]])

2. 矩阵点乘

矩阵对应元素相乘

>>>a1=mat([1,1]);>>>a2=mat([2,2]);>>>a3=multiply(a1,a2)>>>a3matrix([[2,2]])

矩阵点乘

>>>a1=mat([2,2]);>>>a2=a1*2>>>a2matrix([[4,4]])

3、矩阵求逆，转置
矩阵求逆

>>>a1=mat(eye(2,2)*0.5)>>>a1matrix([[0.5,0.],[0.,0.5]])>>>a2=a1.I#求矩阵matrix([[0.5,0],[0,0.5]])的逆矩阵>>>a2matrix([[2.,0.],[0.,2.]])

矩阵转置

>>>a1=mat([[1,1],[0,0]])>>>a1matrix([[1,1],[0,0]])>>>a2=a1.T>>>a2matrix([[1,0],[1,0]])

4.计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。

>>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]])>>>a1matrix([[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>>>a2matrix([[7,6]])>>>a3=a1.sum(axis=1)#行和，这里得到的是3*1的矩阵>>>a3matrix([[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>>>a45#第0行：1+1；第2行：2+3；第3行：4+2

关于python中进行矩阵运算的方法就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。