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Matrix类      创建：2018/7/4 修改：2018/11/20    ====================================================================1.函数    np.matrix()np.asmatrix()np.mat(data [，dtype])          #将输入解释为矩阵。np.bmat(obj [，ldict，gdict])  #从字符串，嵌套序列或数组构建矩阵对象。diag(v [，k])                # 提取一个对角线或构建一个对角阵列。diagflat(v [，k])            # 创建一个平面输入为对角线的二维数组。tri(N [，M，k，dtype]) # 在给定对角线和其他地方的零点以下的数组。tril(m [，k])                  # 数组下三角形。triu(m [，k])                 # 数组的上三角形。vander(x [，N，增加]) # 生成范德蒙德矩阵。numpy.identity(n，dtype =无)#返回主对角线方阵n x n(主对角1其他0)=====================================================================np.mat(data，dtype = None )#将输入解释为矩阵。如果输入是矩阵不复制# 相当于matrix(data, copy=False)参数：data：输入数据。dtype：输出矩阵的数据类型。返回：矩阵    numpy.bmat(obj，ldict = None，gdict = None )#从str嵌套序列或数组构建矩阵对象。参数：obj：str或array输入数据。#如是str则可通过名称引用当前范围中的变量。ldict：dict，可选 替换当前帧中的本地操作数的字典。#如obj不是str则忽略或gdict为None。gdict：dict，可选 替换当前帧中的全局操作数的字典。#如obj不是str则忽略。返回：矩阵=====================================================================    2.实例    a=np.matrix([1,2])# matrix([[1, 2]])type(a)                # numpy.matrixlib.defmatrix.matrix    a=np.array([1,2])#array([1, 2])b=np.asmatrix(a)#matrix([[1, 2]])id(b)!=id(a)         #True    m1=np.mat(a)    # matrix([[1, 2]])id(m1)!==id(a)   #True    m2=np.mat(b)   #matrix([[1, 2]])id(m2)==id(b)    #True    # 例子2A = np.mat('1 1; 1 1')#matrix([[1, 1], [1, 1]])B = np.mat('2 2; 2 2')C = np.mat('3 4; 5 6')D = np.mat('7 8; 9 0')# 以下所有表达式构造相同的块矩阵：np.bmat('A,B; C,D')np.bmat([[A, B], [C, D]])np.bmat(np.r_[  np.c_[A, B], np.c_[C, D]  ])    # 输出：matrix([[1, 1, 2, 2],            [1, 1, 2, 2],            [3, 4, 7, 8],            [5, 6, 9, 0]])    # 例子3a = np.eye(3, k=0)  # 对角数组k=0主对角线元素全1(其余为0)    a = np.identity(4)    # 对角矩阵    np.diag(x)            # 返回主对角线上的元素np.diag(x, k=1)    # 返回主对角线上的元素，上移1个单位np.diag(x, k=-1)  # 返回主对角线上的元素，下移1个单位    np.diagflat([[1, 2], [3, 4]])   # 4*4  2D设置主对角线上的元素，其他元素为0 np.diagflat([1, 2, 3], k=-1)  # 4*4  2D设置主对角线上的元素，下移1个单位；其他元素为0    np.triu(a, k=1)                     # 取a的上三角矩阵，上移1个单位(其余填0)np.tri(a, k=1)                       # 取a的下三角矩阵，上移1个单位np.tri(3, 4)                           # 为1的下三角矩阵np.tri(3, 4, k=1, dtype=int)  # 为1的下三角矩阵，上移1个单位     np.vander([2, 3, 4, 5])          # 范德蒙德矩阵np.vander([2, 3, 4, 5], N=3)  # 范德蒙德矩阵====================================================================

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