numpy常用操作之二维数组完成矩阵操作

二维数组完成矩阵操作

A = np.array([[1, 2], [-1, 4]])
B = np.array([[2, 0], [3, 4]])print '对应元素想乘：'print A * Bprint '矩阵乘法:'print np.dot(A, B) # 或者 A.dot(B)123456

对应元素想乘：
[[ 2  0]
 [-3 16]]
矩阵乘法
[[ 8  8]
 [10 16]]1234567

# 线性代数from numpy import linalg12

# 求A的转置print 'A的转置:'print A.transpose()# 求A的逆矩阵print 'A的逆矩阵：'print linalg.inv(A)# 特征值和特征向量eigenvalues, eigenvectors = linalg.eig(A)print 'A 的特征值：'print eigenvalues # 特征值print 'A 的特征向量：'print eigenvectors # 特征向量1234567891011121314

A的转置:
[[ 1 -1]
 [ 2  4]]
A的逆矩阵：
[[ 0.66666667 -0.33333333]
 [ 0.16666667  0.16666667]]
A 的特征值：
[ 2.  3.]
A 的特征向量：
[[-0.89442719 -0.70710678]
 [-0.4472136  -0.70710678]]