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python能定义多大的矩阵_python求矩阵特征值

激活谷笔记 • • 阅读 108

python能定义多大的矩阵_python求矩阵特征值在 Python 中 定义矩阵有多种方法 以下是几种常见的方式 1 使用 numpy 库定义矩阵 pythonimport numpy as np 定义一维矩阵 a np array 1 2 3 定义二维矩阵 b np array 1 2 3 4 5 6 定义三维矩阵 c np array 1 2 3 4 5 6

在Python中，定义矩阵有多种方法，以下是几种常见的方式：

1. 使用`numpy`库定义矩阵：

 import numpy as np 定义一维矩阵 a = np.array（[1, 2, 3]） 定义二维矩阵 b = np.array（[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]） 定义三维矩阵 c = np.array（[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]） print（'a=', a） print（'b=', b） print（'c=', c）

2. 使用列表嵌套的方式定义矩阵：

 matrix = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]

3. 自定义类实现矩阵操作：

 class Matrix（object）: def __init__（self, nrows, ncols）: self.nrows = nrows self.ncols = ncols self.matrix = [ * ncols for _ in range（nrows）] def fill（self, values）: for i in range（self.nrows）: for j in range（self.ncols）: self.matrix[i][j] = values[i * self.ncols + j] def transpose（self）: self.matrix = [[self.matrix[j][i] for j in range（self.nrows）] for i in range（self.ncols）]

4. 使用`scipy`库中的`linalg`模块进行矩阵操作：

 from scipy.linalg import orthogonalIO 定义一个矩阵 mat = np.array（[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]） 计算矩阵的转置 mat_transposed = orthogonalIO（mat）

5. 动态添加素到矩阵：

 rows = 3 cols = 3 matrix = [ * cols for _ in range（rows）] 向矩阵中添加素 matrix = 1 matrix = 2 matrix = 3 print（matrix）

以上是Python中定义矩阵的几种方法。您可以根据需要选择合适的方法

编程小号
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