鉴于最近复习线性代数计算量较大,且1800答案常常忽略一些逆阵、行列式的计算答案,故用Python写出矩阵的简单计算程序,便于检查出错的步骤。
1、行列式
可自行更改阶数
from numpy import * # 求行列式 ,建议:取小数点前整数 A = array([[3, 1, 1, 1], [1, 3, 1, 1], [1, 1, 3, 1], [1, 1, 1, 3]]) B = linalg.det(A) print(B) # 48.000000000000014 正确答案:48
2、矩阵相乘
注意要内标相同
from numpy import * # 求矩阵相乘 A = array([[1, -1, 1], [1, 1, 0], [-1, 0, 1]]) B = array([[3, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]) # N=AB N = dot(A, B) # N=BA,则 N = dot(B, A) print(N) # 正确答案: # [ 3 0 0] # [ 3 0 0] # [-3 0 0]
3、逆矩阵
自行判断|A|≠0,这里 A∗ = A−1 · |A|
from numpy import * # 求逆矩阵 ,建议:取小数点后一位化为分数 A = mat([[1, -1, 1], [1, 1, 0], [-1, 0, 1]]) B = A.I print(B) # [ 0.33333333 0.33333333 -0.33333333] # [-0.33333333 0.66666667 0.33333333] # [ 0.33333333 0.33333333 0.66666667] # 0.333≈ 1/3 ,0.667≈ 2/3
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我有一个矩阵。只有唯一的颜色以不同的权重重复它们自己。从它们中,我得选择一半,另一半必须用从第一个中最接近的元素替换。 我想到了在图像中循环,并搜索最近的颜色为当前的一个。找到后,我把一个换成另一个。 但我有3个循环、、。前两个I循环通过RGB矩阵,第三个用于循环到包含最终颜色的矩阵。这需要一些时间来计算。 可以做些什么来加快它的速度? 循环如下所示: 表示选择为最终颜色的半色。 我可以考虑一些小
我有一个2维数组叫做,也就是32x32。每个元素表示清除路径,表示墙。 窗口分辨率为800x800,这意味着
问题内容: 我正在尝试计算Java中的逆矩阵。 我遵循伴随方法(首先计算伴随矩阵,然后转置该矩阵,最后将其乘以行列式值的倒数)。 当矩阵不太大时有效。我检查过,对于尺寸最大为12x12的矩阵,可以快速提供结果。但是,当矩阵大于12x12时,完成计算所需的时间呈指数增长。 我需要反转的矩阵是19x19,并且花费太多时间。消耗更多时间的方法是用于行列式计算的方法。 我使用的代码是: 有人知道如何更有效
如上所述,我需要用Python找到矩阵的基-2-对数。当然,我知道公式$log_a(x)=ln(x)/ln(a)$,其中ln是自然对数,但据我所知,这只适用于标量参数x(如果我错了请纠正我)。至少我还没有看到任何论据,为什么这也适用于矩阵。 那么,有人知道是否存在这样一个内置在matrix-log2函数吗? 或者:由于几年前我使用过Mathematica,所以我知道了MatrixFunction[
本文向大家介绍Python中矩阵创建和矩阵运算方法,包括了Python中矩阵创建和矩阵运算方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 矩阵创建 1、from numpyimport *; a1=array([1,2,3]) a2=mat(a1) 矩阵与方块列表的区别如下: 2、data2=mat(ones((2,4))) 创建一个2*4的1矩阵,默认是浮点型的数据,如果需要时int类型,可以使用
问题内容: 我想通过Tensorflow计算Jacobian矩阵。 是)我有的: 是损失函数,都是可训练的变量,并且是许多数据。 但是,如果我们增加数据数量,则需要花费大量时间来运行该功能。有任何想法吗? 问题答案: 假设和是Tensorflow张量,并且取决于: 结果具有形状,并提供的每个元素相对于的每个元素的偏导数。