python中的矩阵运算

在Python中，可以使用NumPy库进行矩阵运算。NumPy中的矩阵操作包括矩阵乘法、矩阵转置、求方阵的迹、方阵的行列式计算、求逆矩阵/伴随矩阵等。\[1\]

要进行矩阵乘法，可以使用NumPy的dot函数。例如，如果有两个矩阵A和B，可以使用np.dot(A, B)来计算它们的乘积。

要进行矩阵转置，可以使用NumPy的transpose函数。例如，如果有一个矩阵A，可以使用np.transpose(A)来获得它的转置矩阵。

要求方阵的迹，可以使用NumPy的trace函数。例如，如果有一个方阵A，可以使用np.trace(A)来计算它的迹。

要计算方阵的行列式，可以使用NumPy的det函数。例如，如果有一个方阵A，可以使用np.linalg.det(A)来计算它的行列式。

要求逆矩阵或伴随矩阵，可以使用NumPy的inv函数。例如，如果有一个方阵A，可以使用np.linalg.inv(A)来计算它的逆矩阵。

需要注意的是，为了使用NumPy的矩阵操作，需要先导入NumPy库。可以使用import numpy as np来导入NumPy库。\[2\]

另外，NumPy中的matlib模块也提供了一些矩阵操作的函数，例如创建随机矩阵的rand函数。可以使用np.matlib.rand来创建一个给定大小的随机填充的矩阵。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python矩阵的基本运算](https://blog.csdn.net/qq_42032327/article/details/115443307)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [NumPy 矩阵库(Matrix).nump.mat()](https://blog.csdn.net/HHG20171226/article/details/101118364)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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