需要 numpy 库支持
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1.numpy的导入和使用 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。 2.矩阵的创建
由一维或二维数据创建矩阵
>>> from numpy import *>>> a1=array([1,2,3])
>>> a1
array([1, 2, 3])
>>> a1=mat(a1)
>>> a1
matrix([[1, 2, 3]])
>>> shape(a1)
(1, 3)
>>> b=matrix([1,2,3])
>>> shape(b)
(1, 3)
创建常见的矩阵
>>>data1=mat(zeros((3,3))) #创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3)>>> data1matrix([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]])>>>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dtype=int>>> data2matrix([[ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.]])>>>data3=mat(random.rand(2,2)) #这里的random模块使用的是numpy中的random模块，random.rand(2,2)创建的是一个二维数组，需要将其转换成#matrix>>> data3matrix([[ 0.57341802, 0.51016034], [ 0.56438599, 0.70515605]])>>>data4=mat(random.randint(10,size=(3,3))) #生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵，如果需要指定下界则可以多加一个参数>>> data4matrix([[9, 5, 6], [3, 0, 4], [6, 0, 7]])>>>data5=mat(random.randint(2,8,size=(2,5))) #产生一个2-8之间的随机整数矩阵>>> data5matrix([[5, 4, 6, 3, 7], [5, 3, 3, 4, 6]])>>>data6=mat(eye(2,2,dtype=int)) #产生一个2*2的对角矩阵>>> data6matrix([[1, 0], [0, 1]])a1=[1,2,3]a2=mat(diag(a1)) #生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵>>> a2matrix([[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]]) 3.常见的矩阵运算1. 矩阵相乘
>>>a1=mat([1,2]); >>>a2=mat([[1],[2]]);>>>a3=a1*a2 #1*2的矩阵乘以2*1的矩阵，得到1*1的矩阵>>> a3
matrix([[5]])
2. 矩阵点乘
矩阵对应元素相乘
>>>a1=mat([1,1]);>>>a2=mat([2,2]);>>>a3=multiply(a1,a2)>>> a3matrix([[2, 2]])矩阵点乘
>>>a1=mat([2,2]);>>>a2=a1*2>>>a2matrix([[4, 4]])3.矩阵求逆，转置
矩阵求逆
矩阵转置
>>> a1=mat([[1,1],[0,0]])>>> a1matrix([[1, 1], [0, 0]])>>> a2=a1.T>>> a2matrix([[1, 0], [1, 0]])4.计算矩阵对应行列的最大、最小值、和。
3>>>a1=mat([[1,1],[2,3],[4,2]])>>> a1
matrix([[1, 1],
[2, 3],
[4, 2]])
计算每一列、行的和
>>>a2=a1.sum(axis=0) #列和，这里得到的是1*2的矩阵>>> a2matrix([[7, 6]])>>>a3=a1.sum(axis=1) #行和，这里得到的是3*1的矩阵>>> a3matrix([[2], [5], [6]])>>>a4=sum(a1[1,:]) #计算第一行所有列的和，这里得到的是一个数值>>> a45 #第0行：1+1；第2行：2+3；第3行：4+2计算最大、最小值和索引
>>>a1.max() #计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值4>>>a2=max(a1[:,1]) #计算第二列的最大值，这里得到的是一个1*1的矩阵>>> a2matrix([[3]])>>>a1[1,:].max() #计算第二行的最大值，这里得到的是一个一个数值3>>>np.max(a1,0) #计算所有列的最大值，这里使用的是numpy中的max函数matrix([[4, 3]])>>>np.max(a1,1) #计算所有行的最大值，这里得到是一个矩阵matrix([[1],
[3],
[4]])>>>np.argmax(a1,0) #计算所有列的最大值对应在该列中的索引
matrix([[2, 1]])>>>np.argmax(a1[1,:]) #计算第二行中最大值对应在该行的索引
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5.矩阵的分隔和合并
矩阵的分隔，同列表和数组的分隔一致。
矩阵的合并
>>>a=mat(ones((2,2)))>>> amatrix([[ 1., 1.], [ 1., 1.]])>>>b=mat(eye(2))>>> bmatrix([[ 1., 0.], [ 0., 1.]])>>>c=vstack((a,b)) #按列合并，即增加行数>>> cmatrix([[ 1., 1.], [ 1., 1.], [ 1., 0.], [ 0., 1.]])>>>d=hstack((a,b)) #按行合并，即行数不变，扩展列数>>> dmatrix([[ 1., 1., 1., 0.], [ 1., 1., 0., 1.]]) 4.矩阵、列表、数组的转换列表可以修改，并且列表中元素可以使不同类型的数据，如下：
l1=[[1],'hello',3];numpy中数组，同一个数组中所有元素必须为同一个类型，有几个常见的属性：
>>>a=array([[2],[1]])>>> aarray([[2], [1]])>>>dimension=a.ndim>>> dimension2>>>m,n=a.shape>>> m2>>> n1>>>number=a.size #元素总个数>>> number2>>>str=a.dtype #元素的类型>>> strdtype('int64')numpy中的矩阵也有与数组常见的几个属性。
它们之间的转换：
>>>a41=a3.getA() #将矩阵转换成数组
>>>a41
array([[1,2]
[3,2]
[5,2]])>>>a5=a3.tolist() #将矩阵转换成列表>>> a5[[1, 2], [3, 2], [5, 2]]>>>a6=a2.tolist() #将数组转换成列表>>> a6[[1, 2], [3, 2], [5, 2]]
这里可以发现三者之间的转换是非常简单的，这里需要注意的是，当列表是一维的时候，将它转换成数组和矩阵后，再通过tolist()转换成列表是不相同的，需要做一些小小的修改。如下：
>>>a1=[1,2,3] #列表>>>a2=array(a1)>>> a2array([1, 2, 3])>>>a3=mat(a1)>>> a3matrix([[1, 2, 3]])>>> a4=a2.tolist()>>> a4[1, 2, 3]>>> a5=a3.tolist()>>> a5[[1, 2, 3]]>>> a6=(a4==a5)>>> a6False>>> a7=(a4 is a5[0])>>> a7True矩阵转换成数值，存在以下一种情况：
>>> dataMat=mat([1])>>> val=dataMat[0,0] #这个时候获取的就是矩阵的元素的数值，而不再是矩阵的类型>>> val1转载于:https://www.cnblogs.com/alexYuin/p/7044503.html