Python Matrix — учебное пособие по матрицам
Мы можем реализовать матрицу Python в форме 2-го списка или 2-го массива. Для выполнения операций с Python Matrix нам необходимо импортировать Python NumPy Module.
Matrix важен в области статистики, обработки данных, обработки изображений и т. д.
Создание матрицы Python
Матрицу Python можно создать одним из следующих способов:
- Используя списки
- Используя метод arange()
- и метода matrix()
1 С использованием списков
numpy.array() можно использовать для создания массива, используя списки в качестве входных данных.
Как видно выше, выходные данные представляют собой двумерную матрицу с заданным набором входных данных в виде списка.
2 С помощью функции numpy.arange()
numpy.arange() вместе со списком входов.
3 С помощью функции numpy.matrix().
Функция numpy.matrix() , ее синтаксис:
- input: элементы input для формирования матрицы.
- dtype: тип данных соответствующего вывода.
Сложение
Операцию сложения матриц можно выполнить следующими способами:
- Традиционный метод
- Используя оператор ‘+’
1 Традиционный метод
В этом традиционном методе мы в основном берем ввод от пользователя, а затем выполняем операцию сложения с использованием циклов for (для обхода элементов матрицы) и оператора ‘+’.
Примечание. Matrix.shape возвращает размеры конкретной матрицы.
2 Использование оператора «+»
Этот метод обеспечивает большую эффективность кода, поскольку он уменьшает LOC (количество строк кода) и, таким образом, оптимизирует код.
Умножение матриц
Умножение матриц в Python можно обеспечить следующими способами:
- Скалярное произведение;
- Матричный продукт.
Скалярное произведение
В скалярном произведении постоянное значение умножается на каждый элемент матрицы.
Оператор ‘*’ используется для умножения скалярного значения на элементы входной матрицы.
Функция numpy.dot()
Как упоминалось выше, мы можем использовать оператор ‘*’ только для скалярного умножения. Чтобы продолжить умножение матриц, нам нужно использовать numpy.dot() .
Функция numpy.dot() принимает массивы NumPy в качестве значений параметров и выполняет умножение в соответствии с основными правилами умножения матриц.
Вычитание
Оператор ‘-‘ используется для выполнения вычитания матриц.
Деление
Скалярное деление может выполняться на элементах матрицы в Python с помощью оператора ‘/’.
Оператор ‘/’ делит каждый элемент матрицы на скалярное / постоянное значение.
Транспонирование матрицы
Транспонирование матрицы в основном включает в себя переворачивание матрицы по соответствующим диагоналям, т. е. Меняет местами строки и столбцы входной матрицы. Строки становятся столбцами и наоборот.
Например: давайте рассмотрим матрицу A с размерами 3 × 2, т.е. 3 строки и 2 столбца. После выполнения операции транспонирования размеры матрицы A будут 2 × 3, т.е. 2 строки и 3 столбца.
Matrix.T основном выполняет транспонирование входной матрицы и создает новую в результате операции транспонирования.
В приведенном выше фрагменте кода я создал матрицу размером 2 × 5, т.е. 2 строки и 5 столбцов.
После выполнения операции транспонирования размеры результирующей матрицы составляют 5 × 2, то есть 5 строк и 2 столбца.
Экспонента
Экспонента в матрице вычисляется поэлементно, то есть показатель степени каждого элемента вычисляется путем возведения элемента в степень входного скалярного значения.
В приведенном выше фрагменте кода мы выяснили показатель степени каждого элемента входной матрицы, возведя его в степень 2.
Операция умножения с использованием методов NumPy
Для выполнения умножения матрицы NumPy можно использовать следующие методы:
Работа с Matrix в Python
Для работы с Matrix Python нам необходимо импортировать модуль numpy. Матрица используется для операций с матрицей, которая может использоваться для научных целей, обработки изображений и т.д.
Как создать матрицу?
Согласно Википедии, матрица – это прямоугольный массив чисел, символов или выражений, упорядоченный по строкам и столбцам. Итак, в следующем коде мы будем инициализировать различные типы матриц.
Обычно матрица создается с помощью функции numpy.matix(). Мы можем использовать numpy.shape, чтобы узнать размер матрицы. Смотрите следующий пример кода матрицы.
Вы получите результат, как на следующем изображении.
Добавление матрицы
Код для сложения матриц достаточно сложен для написания вручную. Благодаря модулю numpy мы можем просто использовать оператор + для добавления матрицы. Итак, в следующем примере кода мы увидим, как писать код сложения вручную, а также с помощью оператора +.
Умножение и транспонирование матриц, обратная матрица
В предыдущем разделе мы обсудили преимущество Python Matrix в том, что он просто упрощает для нас задачу. Таким образом, мы можем просто умножить две матрицы, получить инверсию и транспонирование матрицы.
Как мы видели ранее, оператор + добавляет две матрицы, здесь мы можем просто использовать оператор * для умножения матриц. При этом количество столбцов в первой матрице должно быть равно количеству строк во второй матрице.
Мы можем получить инверсию матрицы, используя функцию getI() и использовать getT() для транспонирования матрицы. Давайте посмотрим на пример:
Поскольку мы использовали случайные значения. Таким образом, элементы матрицы будут разными. Вывод вышеуказанного кода приведен ниже:
How to Create a Matrix in Python using Numpy ?
Numpy is the best libraries for doing complex manipulation on the arrays. It’s very easy to make a computation on arrays using the Numpy libraries. Array manipulation is somewhat easy but I see many new beginners or intermediate developers find difficulties in matrices manipulation. In this section of how to, you will learn how to create a matrix in python using Numpy.
What is a matrix?
Matrix is a two-dimensional array. In numpy, you can create two-dimensional arrays using the array() method with the two or more arrays separated by the comma. You can read more about matrix in details on Matrix Mathematics.
How to create a matrix in a Numpy?
There is another way to create a matrix in python. It is using the numpy matrix() methods. It is the lists of the list. For example, I will create three lists and will pass it the matrix() method.
You can also find the dimensional of the matrix using the matrix_variable.shape. The matrix2 is of (3,3) dimension.
How to find the transpose of a matrix?
Transpose is a new matrix result from when all the elements of rows are now in column and vice -versa. You can find the transpose of a matrix using the matrix_variable .T. Like, in this case, I want to transpose the matrix2.
How to find the Inverse of a Matrix?
You can find the inverse of the matrix using the matrix_variable.I.
To verify that this Inverse, you can multiply the original matrix with the Inverted Matrix and you will get the Identity matrix.
How to solve the Simultaneous Linear Equations?
In a matrix, you can solve the linear equations using the matrix. For example, you have the following three equations.
First, you will create a matrix containing constants of each of the variable x,y,x or the left side. Then the matrix for the right side.
Right-hand Side
Solution
To find out the solution you have to first find the inverse of the left-hand side matrix and multiply with the right side.
You can verify the solution is correct or not by the following
Matrix is widely used by the data scientist for data manipulation. After reading this tutorial, I hope you are able to manipulate the matrix. If you have any question regarding this then contact us we are always ready to help you.
- Total 2
Join our list
Subscribe to our mailing list and get interesting stuff and updates to your email inbox.
We respect your privacy and take protecting it seriously
Thank you for signup. A Confirmation Email has been sent to your Email Address.