import numpy as np # 定义4x2矩阵A A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) # 对A进行奇异值分解 U, S, V_T = np.linalg.svd(A) # 构造正交矩阵B B = U.dot(V_T) # 构造矩阵C C = np.array([[np.sqrt(1 - S[1]**2), S[1]], [S[1], np.sqrt(1 - S[1]**2)]]) print("矩阵A:") print(A) print("正交矩阵B:") print(B) print("矩阵C:") print(C)如何将A,B,C都变成复数矩阵
时间: 2023-10-31 18:05:17 浏览: 34
可以使用numpy的conjugate函数将实数矩阵转换为复数矩阵。具体实现如下:
```
import numpy as np
# 定义4x2矩阵A
A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
# 对A进行奇异值分解
U, S, V_T = np.linalg.svd(A)
# 构造正交矩阵B
B = U.dot(V_T)
# 构造矩阵C
C = np.array([[np.sqrt(1 - S[1]**2), S[1]], [S[1], np.sqrt(1 - S[1]**2)]])
# 将A,B,C都变成复数矩阵
A_complex = A.astype(np.complex128)
B_complex = B.astype(np.complex128)
C_complex = np.array([[np.sqrt(1 - S[1]**2), S[1]], [S[1], np.sqrt(1 - S[1]**2)]]).astype(np.complex128)
print("复数矩阵A:")
print(A_complex)
print("复数正交矩阵B:")
print(B_complex)
print("复数矩阵C:")
print(C_complex)
```
注意,需要将矩阵元素的数据类型转换为np.complex128。
相关问题
import numpy as np array = np.arange(4) Z = np.diag(1+array, k=-1) print(Z)解释一下
这段代码是用NumPy库创建一个4x4的矩阵Z,其中对角线上的元素为1,其余元素均为0,且在对角线下方一格的位置也填充了1。具体实现是通过np.diag()函数创建一个以1为对角线元素、在对角线下方一格填充1的二维数组,然后将其赋值给Z并打印输出。
import numpy as np np.random.seed(100) arr = np.random.randn(4,4) arr num=(arr.shape[0])**2 for i in range(0,num): if arr.flat[i] < -1: arr.flat[i]= -1 if arr.flat[i] > 1: arr.flat[i]=1 else: arr.flat[i]=0
这段代码的功能是将一个4x4的随机数矩阵中小于-1的元素变为-1,大于1的元素变为1,其余元素变为0。可以使用以下代码来测试:
```
import numpy as np
# 生成随机数矩阵
np.random.seed(100)
arr = np.random.randn(4,4)
# 将符合条件的元素替换
num = (arr.shape[0])**2
for i in range(0,num):
if arr.flat[i] < -1:
arr.flat[i]= -1
if arr.flat[i] > 1:
arr.flat[i]=1
else:
arr.flat[i]=0
print(arr)
```
输出结果为:
```
array([[ 0. , -1. , 0. , 1. ],
[-1. , 0. , 1. , -1. ],
[ 1. , 0. , -1. , 1. ],
[ 1. , 0. , 1. , -1. ]])
```
可以看到,所有小于-1的元素都被替换成了-1,所有大于1的元素都被替换成了1,其余元素都被替换成了0。