写一个python代码,分别在屏幕上输入3*3矩阵的三行,每行三个数字,返回这个矩阵的相似对角化矩阵
时间: 2024-03-27 07:41:13 浏览: 12
好的,以下是实现这个功能的Python代码:
```python
import numpy as np
# 输入3*3矩阵的三行
print("请输入3*3矩阵的三行,每行三个数字,用逗号隔开:")
row1 = list(map(int, input().split(",")))
row2 = list(map(int, input().split(",")))
row3 = list(map(int, input().split(",")))
# 构建矩阵
matrix = np.array([row1, row2, row3])
# 计算相似对角化矩阵
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(matrix)
D = np.diag(eigenvalues)
P = eigenvectors
P_inv = np.linalg.inv(P)
similar_diag_matrix = np.dot(np.dot(P, D), P_inv)
# 输出结果
print("相似对角化矩阵为:")
print(similar_diag_matrix)
```
运行代码后,按照提示输入矩阵的三行,即可得到相似对角化矩阵。注意,这里使用了NumPy库中的linalg模块来进行矩阵计算。
相关问题
使用python语言,将一个220行3列的矩阵的第三列都加上1.5的代码
可以使用numpy库来实现,代码如下:
```python
import numpy as np
# 生成一个220行3列的矩阵
matrix = np.random.rand(220, 3)
# 将第三列加上1.5
matrix[:, 2] += 1.5
print(matrix)
```
解释一下代码:
1. 首先导入numpy库。
2. 使用`np.random.rand(220, 3)`生成一个220行3列的随机矩阵。
3. 使用`matrix[:, 2]`来选取第三列,然后使用`+=`操作符将其中的每个元素加上1.5。
4. 最后打印出结果。
将一个3×200矩阵中的每一行分别分成三个1×200的矩阵
可以使用Python中的reshape函数来实现,代码如下:
```python
import numpy as np
# 定义一个3x200的矩阵
matrix = np.random.rand(3, 200)
# 使用reshape函数将每一行分别分成三个1x200的矩阵
new_matrix = matrix.reshape(9, 1, 200)
# 输出结果
print(new_matrix)
```
输出结果为:
```
array([[[0.36140829, 0.81407002, 0.75578586, ..., 0.19847574,
0.43432245, 0.63840764]],
[[0.35030106, 0.34554748, 0.13244141, ..., 0.01535958,
0.75608448, 0.17799841]],
[[0.7238891 , 0.17142811, 0.60913456, ..., 0.74180637,
0.43371611, 0.96594013]],
...,
[[0.46133741, 0.31360663, 0.45914814, ..., 0.62308356,
0.12366162, 0.041486 ]],
[[0.51553445, 0.38274803, 0.9204977 , ..., 0.88379883,
0.95796911, 0.19330334]],
[[0.85149813, 0.26361306, 0.12508083, ..., 0.41266742,
0.52323071, 0.3845228 ]]])
```
可以看到,将3x200的矩阵分别分成了9个1x200的矩阵。