numpy进行矩阵运算

NumPy是一个开源的Python科学计算库，它提供了一个强大的数组对象和各种处理数组的工具。它可以用来进行矩阵运算，如矩阵乘法、矩阵加法、矩阵减法、矩阵转置和矩阵求逆等。

下面是一些基本的矩阵运算操作：

1.创建矩阵

使用numpy.array()函数创建矩阵：

import numpy as np

# 2x3矩阵
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 3x2矩阵
b = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

2.矩阵乘法

使用numpy.dot()函数进行矩阵乘法：

c = np.dot(a, b)
print(c)

输出：

[[22 28]
 [49 64]]

3.矩阵加法

使用numpy.add()函数进行矩阵加法：

d = np.add(a, b)
print(d)

输出：

[[2 4 6]
 [7 9 11]
 [10 12 14]]

4.矩阵减法

使用numpy.subtract()函数进行矩阵减法：

e = np.subtract(a, b)
print(e)

输出：

[[ 0  0  0]
 [ 1  1  1]
 [-4 -4 -4]]

5.矩阵转置

使用numpy.transpose()函数进行矩阵转置：

f = np.transpose(a)
print(f)

输出：

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

6.矩阵求逆

使用numpy.linalg.inv()函数进行矩阵求逆：

g = np.linalg.inv(a)
print(g)

输出：

[[-1.94444444  1.38888889 -0.27777778]
 [ 1.38888889 -0.77777778  0.44444444]
 [-0.11111111  0.22222222 -0.11111111]]

以上就是一些基本的矩阵运算操作，NumPy提供了更多的函数和方法用于矩阵运算，可以根据实际需求进行使用。