python矢量化运算_Python里面的矩阵与矢量化运算

在Python中，可以使用NumPy库进行矩阵和矢量化运算。下面是一些常用的矩阵和矢量化运算：

1. 创建矩阵和向量

import numpy as np

# 创建矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建列向量
vector = np.array([1, 2])

# 创建行向量
vector_row = np.array([[1, 2]])

2. 矩阵乘法

import numpy as np

# 创建矩阵
matrix_1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix_2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵乘法
result = np.dot(matrix_1, matrix_2)

3. 矩阵加法和减法

import numpy as np

# 创建矩阵
matrix_1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix_2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵加法
addition = matrix_1 + matrix_2

# 矩阵减法
subtraction = matrix_1 - matrix_2

4. 矩阵转置

import numpy as np

# 创建矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 矩阵转置
transpose = matrix.T

5. 矩阵求逆

import numpy as np

# 创建矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 求逆矩阵
inverse = np.linalg.inv(matrix)

6. 矩阵求行列式

import numpy as np

# 创建矩阵
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 求行列式
determinant = np.linalg.det(matrix)

这些矩阵和矢量化运算可以大大简化代码，并提高代码的效率。