numpy矩阵运算

NumPy是Python中用于科学计算的重要库之一，其中的ndarray对象能够高效处理大规模数组数据。下面介绍一些常见的numpy矩阵运算。

1. 创建矩阵

可以使用numpy中的array函数来创建矩阵，例如：

import numpy as np

# 创建一个2x3的矩阵
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

2. 矩阵加法和减法

矩阵加法和减法需要两个矩阵形状相同，可以直接使用加法和减法运算符，例如：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])

C = A + B  # 矩阵加法
D = A - B  # 矩阵减法

print(C)
# [[ 6  8]
#  [10 12]]

print(D)
# [[-4 -4]
#  [-4 -4]]

3. 矩阵乘法

矩阵乘法有两种方式：点积和矩阵乘法。点积是两个矩阵对应元素相乘再相加的结果，可以使用numpy中的dot函数实现。矩阵乘法是指两个矩阵的乘积，需要满足第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数，可以使用numpy中的matmul函数实现。

import numpy as np

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 点积
C = np.dot(A, B)

# 矩阵乘法
D = np.matmul(A, B)

print(C)
# [[19 22]
#  [43 50]]

print(D)
# [[19 22]
#  [43 50]]

4. 矩阵转置

可以使用numpy中的transpose函数或者T属性来将矩阵转置。

import numpy as np

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 转置
B = np.transpose(A)
C = A.T

print(B)
# [[1 3]
#  [2 4]]

print(C)
# [[1 3]
#  [2 4]]

这些是numpy中的常见矩阵运算，当然还有很多其他的操作，可以参考官方文档。