矩阵变换python

矩阵变换在Python中通常使用NumPy库来处理，它是进行线性代数运算的强大工具。NumPy中的`numpy.array`和`numpy.matrix`可以用来表示矩阵，而`numpy.dot`或`@`操作符用于矩阵乘法。以下是一些基本的矩阵变换操作：

1. **创建矩阵**:

import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

2. **矩阵转置**:

transpose = np.transpose(matrix)

3. **缩放、平移、旋转**:
- 缩放可以通过`*`操作和标量来实现：

scaled_matrix = matrix * 2

- 平移可以通过在矩阵右侧添加偏置向量来实现（假设向量是一个列向量）：

translation = np.array([[1, 0, 1], [0, 1, 2]])  # 假设向量是[1, 2]
translated_matrix = np.hstack((matrix, translation[:, :-1]))

- 旋转（如绕原点顺时针90度）需要使用`numpy.linalg`模块中的`rotation_matrix`或其他专门函数，具体取决于你需要的旋转类型。

4. **仿射变换**:
对于二维图像的仿射变换，你可以使用`skimage.transform.AffineTransform`：

from skimage.transform import AffineTransform
affine_transform = AffineTransform(scale=(1, -1), rotation=np.pi / 2)  # 逆时针旋转90度
transformed_image = affine_transform(image)