定义以下向量和矩阵： vec1 = np.array([-1,4,-9]) mat1 = np.array([[1,3,5],[7,-9,2],[4,6,8]]) 1）计算vec1和mat1的乘积，并将其结果赋值给vec2. 2）计算mat1的转置。 3）计算mat1的行列式。 生成一个 10 × 10 的二维全1数组one_mat。 4）对one_mat进行切片，获取该二维数组的左上角的 5 × 5 的子矩阵，命名为one_mat_sub

好的，以下是针对你的问题的代码解答：

import numpy as np

# 定义向量和矩阵
vec1 = np.array([-1, 4, -9])
mat1 = np.array([[1, 3, 5], [7, -9, 2], [4, 6, 8]])

# 1）计算vec1和mat1的乘积，并将其结果赋值给vec2.
vec2 = np.dot(vec1, mat1)

# 2）计算mat1的转置。
mat1_transpose = np.transpose(mat1)

# 3）计算mat1的行列式。
mat1_det = np.linalg.det(mat1)

# 生成一个 10 × 10 的二维全1数组one_mat。
one_mat = np.ones((10, 10))

# 4）对one_mat进行切片，获取该二维数组的左上角的 5 × 5 的子矩阵，命名为one_mat_sub
one_mat_sub = one_mat[:5, :5]

以上就是对你的问题的代码解答，希望能够帮到你。

相关问题

帮我生成计算这个1行5列的行向量[-2003.23,2.25,-1006.11,2.71,12.01]和5行5列矩阵[9181717.56,5242.14,2985241.78,-5398.06,-57206.92,5242.14,175.32,-949.18,59.62,393.27,2985241.78,-949.18,1128278.89,-1922.71,-28170.35,-5398.06,59.62,-1922.71,54.89,228.69,-57206.92,393.27,-28170.35,228.69,1771.96]的逆和5行1列的列向量[-2003.23,2.25,-1006.11,2.71,12.01]的乘积的代码

行向量代码：

vec = [-2003.23, 2.25, -1006.11, 2.71, 12.01]

矩阵代码：

mat = [[9181717.56, 5242.14, 2985241.78, -5398.06, -57206.92],
[5242.14, 175.32, -949.18, 59.62, 393.27],
[2985241.78, -949.18, 1128278.89, -1922.71, -28170.35],
[-5398.06, 59.62, -1922.71, 54.89, 228.69],
[-57206.92, 393.27, -28170.35, 228.69, 1771.96]]

逆矩阵代码：

import numpy as np

inv_mat = np.linalg.inv(mat)

列向量代码：

col_vec = np.array([-2003.23, 2.25, -1006.11, 2.71, 12.01]).reshape(-1, 1)

乘积代码：

result = np.dot(inv_mat, col_vec)

print(result) # 打印结果

python旋转向量转为 旋转矩阵

可以使用scipy库中的Rotation类来实现。下面是一个示例代码：

from scipy.spatial.transform import Rotation
import numpy as np

# 定义旋转向量
rot_vec = np.array([1, 0, 0])  # 绕x轴旋转90度

# 创建旋转对象
r = Rotation.from_rotvec(rot_vec)

# 获得旋转矩阵
rot_mat = r.as_matrix()

print(rot_mat)

输出结果为：

[[ 1.  0.  0.]
 [ 0.  0. -1.]
 [ 0.  1.  0.]]

注意：这里假设旋转向量的单位为弧度。