python矩阵运算,转置,逆运算,共轭矩阵实例
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！
#先定义两个矩阵 X=np.array([[1,2104,5,1,45],[1,1416,3,2,40],[1,1534,3,2,30],[1,852,2,1,36]]) y=np.array([45,40,30,36]) #内积以后发现 c=np.dot(X.T,X) c array([[4,5906,13,6,151], [5906,9510932,21074,8856,228012], [13,21074,47,19,507], [6,8856,19,10,221], [151,228012,507,221,5821]]) c.I d=np.dot(c.I,X.T) Traceback(mostrecentcalllast): File"",line1,in d=np.dot(c.I,X.T) AttributeError:'numpy.ndarray'objecthasnoattribute'I' #说明array进行内积以后已经不是array对象，成为ndarray对象，不能再进行.I,.T,.M的操作。 #解决方法：把结果转为matrix就可以 a=np.matrix([[4,5906,13,6,151], [5906,9510932,21074,8856,228012], [13,21074,47,19,507], [6,8856,19,10,221], [151,228012,507,221,5821]]) a.I matrix([[-4.12181049e+13,1.93633440e+11,-8.76643127e+13, -3.06844458e+13,2.28487459e+12], [1.93633440e+11,-9.09646601e+08,4.11827338e+11, 1.44148665e+11,-1.07338299e+10], [-8.76643127e+13,4.11827338e+11,-1.86447963e+14, -6.52609055e+13,4.85956259e+12], [-3.06844458e+13,1.44148665e+11,-6.52609055e+13, -2.28427584e+13,1.70095424e+12], [2.28487459e+12,-1.07338299e+10,4.85956259e+12, 1.70095424e+12,-1.26659193e+11]])
补充知识：矩阵和向量共轭
矩阵包括实数矩阵和复数矩阵。
矩阵的转置是将其行列互换位置，
矩阵的共轭转置则是在矩阵转置的基础上（行列互换位置）对其每一个元素取共轭。
形如a+bi的复数，其共轭为a-bi。实数的共轭等于它本身。
所以，实数矩阵的共轭转置矩阵就是转置矩阵，复数矩阵的共轭转置矩阵就是行列互换位置后每个元素取共轭。
在Fortran中，其调用函数为：
CONJG(x)
求x的共轭复数。x:C,结果:C
以上这篇python矩阵运算,转置,逆运算,共轭矩阵实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。