Python矩陣的基本用法

mat（）函數將目標數據的類型轉化成矩陣（matrix）

1，mat()函數和array()函數的區別

Numpy函數庫中存在兩種不同的數據類型（矩陣matrix和數組array），都可以用于處理行列表示的數字元素，雖然他們看起來很相似，但是在這兩個數據類型上執行相同的數學運算可能得到不同的結果，其中Numpy函數庫中的matrix與MATLAB中matrices等價。

直接看一個例子：

import numpy as np a = np.mat('1 3;5 7')b = np.mat([[1,2],[3,4]])print(a)print(b)print(type(a))print(type(b))c = np.array([[1,3],[4,5]])print(c)print(type(c))

結果：

[[1 3]
 [5 7]]
[[1 2]
 [3 4]]
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
[[1 3]
 [4 5]]
<class 'numpy.ndarray'>

首先，mat() 函數與array()函數生成矩陣所需的數據格式有區別，mat()函數中數據可以為字符串以分號（;）分割或者為列表形式以逗號（，）分割，而array()函數中數據只能為后者形式。

其次，兩者的類型不同，用mat函數轉換為矩陣后才能進行一些線性代數的操作。

from numpy import * # 構建一個4*4的隨機數組array_1 = random.rand(4,4)print(array_1)print(type(array_1))'''[[0.12681561 0.26644355 0.03582107 0.71475804] [0.01380711 0.85308305 0.37838406 0.83663897] [0.20034209 0.5736587 0.56692541 0.64008518] [0.97780979 0.129229 0.37688616 0.55341492]]  <class 'numpy.ndarray'> '''# 使用mat函數將數組轉化為矩陣matrix_1 = mat(array_1)print(matrix_1)print(type(matrix_1))'''[[0.32538457 0.60674013 0.68625186 0.58957989] [0.26465813 0.93378939 0.12944934 0.95064032] [0.65683256 0.01352025 0.11932895 0.9361348 ] [0.11667241 0.16077876 0.50904118 0.44128675]] <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>'''

 2，mat()函數創建常見的矩陣

import numpy as np # 創建一個3*3的零矩陣，矩陣這里zeros函數的參數是一個tuple類型（3,3）data1 = np.mat(np.zeros((3,3)))print(data1)'''[[0. 0. 0.] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] '''# 創建一個2*4的1矩陣，默認是浮點型的數據，如果需要時int，可以使用dtype=intdata2 = np.mat(np.ones((2,4)))print(data2)'''[[1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1.]]''' # 這里使用numpy的random模塊# random.rand(2,2)創建的是一個二維數組，但是需要將其轉化為matrixdata3 = np.mat(np.random.rand(2,2))print(data3)'''[[0.62002668 0.55292404] [0.53018371 0.1548954 ]]''' # 生成一個3*3的0-10之間的隨機整數矩陣，如果需要指定下界可以多加一個參數data4 = np.mat(np.random.randint(10,size=(3,3)))print(data4)'''[[0 4 1] [7 9 9] [9 0 4]]''' # 產生一個2-8之間的隨機整數矩陣data5 = np.mat(np.random.randint(2,8,size=(2,5)))print(data5)'''[[4 6 3 3 4] [4 3 3 3 6]]''' # 產生一個2*2的對角矩陣data6 = np.mat(np.eye(2,2,dtype=int))print(data6)'''[[1 0] [0 1]]'''# 生成一個對角線為1,2,3的對角矩陣a1 = [1,2,3]a2 = np.mat(np.diag(a1))print(a2)'''[[1 0 0] [0 2 0] [0 0 3]]'''