本篇文章为大家展示了python中mat的作用是什么,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
1、简单易用,与C/C++、Java、C# 等传统语言相比,Python对代码格式的要求没有那么严格;2、Python属于开源的,所有人都可以看到源代码,并且可以被移植在许多平台上使用;3、Python面向对象,能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程;4、Python是一种解释性语言,Python写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序;5、Python功能强大,拥有的模块众多,基本能够实现所有的常见功能。
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。
from numpy import * ; #导入numpy的库函数 import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时,需要以np.开头。
创建矩阵
>>> m= np.mat([1,2,3]) #创建矩阵 >>> m matrix([[1, 2, 3]]) >>> m[0] #取一行 matrix([[1, 2, 3]]) >>> m[0,1] #第一行,第2个数据
矩阵乘法
mat()函数中矩阵的乘积可以使用(星号) * 或 .dot()函数,其结果相同。
a*b
注意:mat()函数中数据可以为字符串以分号(;)分割,或者为列表形式以逗号(,)分割。
a = np.mat([[1,2,3],[4,5,6]]) b = np.mat('1,2,3;4,5,6')
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