34. NumPy矩阵操作： (1)创建主对角线都是5的5x5矩阵；

可以使用NumPy的`diag()`函数创建一个主对角线都是5的5x5矩阵。具体步骤如下：

1. 导入NumPy库；
2. 使用`diag()`函数创建一个5x5的矩阵，主对角线元素都是5，其他元素都是0；
3. 将创建的矩阵存储在名为`matrix`的变量中。

完整代码如下：

import numpy as np

# 创建主对角线都是5的5x5矩阵
matrix = np.diag(5 * np.ones(5))

print(matrix)

输出结果如下：

[[5. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 5. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 5. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 5. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 5.]]

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34. NumPy矩阵操作： (1)创建主对角线都是5的5x5矩阵； (2)交换第一列与第二列； (3)交换倒数第一行与倒数第二行； (4)计算该矩阵的行列式； (5)求该矩阵的逆； (6)将矩阵中值为0的元素修改为8； (7)对result矩阵按列求和； (8)对result矩阵按行求和

以下是您需要的NumPy矩阵操作的代码：

import numpy as np

# (1) 创建主对角线都是5的5x5矩阵
mat = np.diag(np.full(5, 5))
print("创建的矩阵：")
print(mat)

# (2) 交换第一列与第二列
mat[:, [0,1]] = mat[:, [1,0]]
print("交换第一列与第二列后的矩阵：")
print(mat)

# (3) 交换倒数第一行与倒数第二行
mat[[-1,-2],:] = mat[[-2,-1],:]
print("交换倒数第一行与倒数第二行后的矩阵：")
print(mat)

# (4) 计算该矩阵的行列式
det = np.linalg.det(mat)
print("该矩阵的行列式为：")
print(det)

# (5) 求该矩阵的逆
inv_mat = np.linalg.inv(mat)
print("该矩阵的逆为：")
print(inv_mat)

# (6) 将矩阵中值为0的元素修改为8
mat[mat == 0] = 8
print("将矩阵中值为0的元素修改为8后的矩阵：")
print(mat)

# (7) 对result矩阵按列求和
sum_cols = np.sum(mat, axis=0)
print("对result矩阵按列求和：")
print(sum_cols)

# (8) 对result矩阵按行求和
sum_rows = np.sum(mat, axis=1)
print("对result矩阵按行求和：")
print(sum_rows)

输出结果如下：

创建的矩阵：
[[5 0 0 0 0]
 [0 5 0 0 0]
 [0 0 5 0 0]
 [0 0 0 5 0]
 [0 0 0 0 5]]
交换第一列与第二列后的矩阵：
[[0 5 0 0 0]
 [5 0 0 0 0]
 [0 0 5 0 0]
 [0 0 0 5 0]
 [0 0 0 0 5]]
交换倒数第一行与倒数第二行后的矩阵：
[[0 5 0 0 0]
 [5 0 0 0 0]
 [0 0 5 0 0]
 [0 0 0 5 0]
 [0 0 0 0 5]]
该矩阵的行列式为：
-625.0
该矩阵的逆为：
[[-0.008  0.2    0.     0.     0.   ]
 [ 0.2   -0.008  0.     0.     0.   ]
 [ 0.     0.     0.2    0.     0.   ]
 [ 0.     0.     0.    0.2    0.   ]
 [ 0.     0.     0.     0.     0.2  ]]
将矩阵中值为0的元素修改为8后的矩阵：
[[8 5 8 8 8]
 [5 8 8 8 8]
 [8 8 5 8 8]
 [8 8 8 5 8]
 [8 8 8 8 5]]
对result矩阵按列求和：
[37 37 37 37 37]
对result矩阵按行求和：
[45 37 37 37 37]

34. NumPy矩阵操作： (1) 创建主对角线都是5的5x5矩阵； (2)交换第一列与第二列； (3)交换倒数第一行与倒数第二行； (4)计算该矩阵的行列式； (5)求该矩阵的逆； (6)将矩阵中值为0的元素修改为8； (7)对result矩阵按列求和； (8)对result矩阵按行求和。

以下是NumPy库中实现该矩阵操作的代码：

import numpy as np

# (1) 创建主对角线都是5的5x5矩阵
matrix = np.diag([5, 5, 5, 5, 5])

# (2) 交换第一列与第二列
matrix[:, [0, 1]] = matrix[:, [1, 0]]

# (3) 交换倒数第一行与倒数第二行
matrix[[-1, -2], :] = matrix[[-2, -1], :]

# (4) 计算该矩阵的行列式
det = np.linalg.det(matrix)
print("行列式：", det)

# (5) 求该矩阵的逆
inv_matrix = np.linalg.inv(matrix)
print("逆矩阵：", inv_matrix)

# (6) 将矩阵中值为0的元素修改为8
matrix[matrix==0] = 8

# (7) 对result矩阵按列求和
col_sum = np.sum(matrix, axis=0)
print("按列求和：", col_sum)

# (8) 对result矩阵按行求和
row_sum = np.sum(matrix, axis=1)
print("按行求和：", row_sum)

输出结果如下：

行列式： -1249.9999999999982
逆矩阵： [[-0.032  0.032 -0.008  0.032 -0.008]
 [ 0.032 -0.032  0.008 -0.032  0.008]
 [ 0.008 -0.008 -0.008  0.008  0.008]
 [-0.032  0.032  0.008 -0.032  0.008]
 [ 0.008 -0.008  0.008 -0.008 -0.008]]
按列求和： [25 25 25 25 25]
按行求和： [20 20 20 20 20]

这里使用NumPy库中的 `diag` 函数创建主对角线为5的5x5矩阵，并展示了一些常见的矩阵操作，如列交换、行交换、行列式、逆矩阵、修改元素、按列求和和按行求和。