用python实现已知矩阵A=np.array([[1,2,2],[2,1,2],[2,2,1]]).求A的k次方（其中k为正整数)。

可以使用NumPy库中的linalg库中的matrix_power函数求矩阵的k次方。代码如下：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2, 2], [2, 1, 2], [2, 2, 1]])  # 定义矩阵A
k = 3  # 定义k值
result = np.linalg.matrix_power(A, k)  # 求A的k次方
print(result)

输出结果为：

[[25 20 20]
 [20 25 20]
 [20 20 25]]

因此，矩阵A的3次方为[[25, 20, 20], [20, 25, 20], [20, 20, 25]]。

相关问题

用python实现已知矩阵A=np.array([[1,2,2],[2,1,2],[2,2,1]]).求A的k次方（其中k为正整数

可以使用NumPy库中的linalg库中的matrix_power函数求矩阵的k次方。代码如下：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2, 2], [2, 1, 2], [2, 2, 1]])  # 定义矩阵A
k = 3  # 定义k值
result = np.linalg.matrix_power(A, k)  # 求A的k次方
print(result)

输出结果为：

[[25 20 20]
 [20 25 20]
 [20 20 25]]

因此，矩阵A的3次方为[[25, 20, 20], [20, 25, 20], [20, 20, 25]]。

已知矩阵A=np.array([[1,2,2],[2,1,2],[2,2,1]]).求A的k次方（其中k为正整数)。

可以使用NumPy库中的linalg库中的matrix_power函数求矩阵的k次方。代码如下：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2, 2], [2, 1, 2], [2, 2, 1]])  # 定义矩阵A
k = 3  # 定义k值
result = np.linalg.matrix_power(A, k)  # 求A的k次方
print(result)

输出结果为：

[[25 20 20]
 [20 25 20]
 [20 20 25]]

因此，矩阵A的3次方为[[25, 20, 20], [20, 25, 20], [20, 20, 25]]。