numpy常用矩阵运算

numpy是一个常用的Python库，用于进行科学计算和矩阵运算。下面是一些常用的矩阵运算函数：

1. 创建矩阵：可以使用numpy的array函数创建矩阵。例如，np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])将创建一个2行3列的矩阵。

2. 矩阵加法和减法：可以使用+和-运算符进行矩阵的逐元素加法和减法。例如，np.array([[1, 2], [3, 4]]) + np.array([[5, 6], [7, 8]])将得到一个与之对应元素相加的结果。

3. 矩阵乘法：可以使用np.dot函数进行矩阵乘法。例如，np.dot(np.array([[1, 2], [3, 4]]), np.array([[5, 6], [7, 8]]))将得到一个矩阵乘法的结果。

4. 转置：可以使用np.transpose函数对矩阵进行转置操作。例如，np.transpose(np.array([[1, 2], [3, 4]]))将得到矩阵的转置。

5. 矩阵求逆：可以使用np.linalg.inv函数对矩阵进行求逆操作。例如，np.linalg.inv(np.array([[1, 2], [3, 4]]))将得到矩阵的逆。

6. 特征值和特征向量：可以使用np.linalg.eig函数计算矩阵的特征值和特征向量。例如，np.linalg.eig(np.array([[1, 2], [3, 4]]))将得到矩阵的特征值和特征向量。

这些只是numpy库中一些常用的矩阵运算函数，还有很多其他的函数可以在不同的场景中使用。你可以查阅numpy的官方文档以获取更详细的信息。