c++矩阵类_Python线性代数学习笔记——矩阵的基本运算和基本性质,实现矩阵的基本运算...
生活随笔
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c++矩阵类_Python线性代数学习笔记——矩阵的基本运算和基本性质,实现矩阵的基本运算...
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當學習完矩陣的定義以后,我們來學習矩陣的基本運算,與基本性質
矩陣的基本運算:矩陣的加法,每一個對應元素相加,對應結果的矩陣
例子:矩陣A和矩陣B表示的是同學上學期和下學期的課程的成績,兩個矩陣相加就表示一學年科目成績的總和
矩陣的數量乘法:一個數乘于一個矩陣
還是接著上面學生成績的例子:
矩陣數量乘法可以理解為,求兩學期學生科目成績的平均分1/2(A+B),因為之前我們已經算出了一學年科目的成績總和,現在只需要乘于二分之一就可以了。
矩陣的數量乘法還有一個幾何的直觀理解:
下圖的矩陣P可以理解為3個行向量組成,這3個行向量表示的是二維平面坐標系中的一個點,就是表示一個三角形,矩陣的數量乘法2.P之后,這個三角形就縮放變大了
矩陣的基本運算性質
簡單證明:k ?(A + B) = k ? A + k ? B(這都還用證????不過出于數學邏輯思維的嚴謹,還是需要證明的)
兩個矩陣:
實現矩陣的基本運算
之前定義的向量類Vector:
import定義一個內部使用的文件_globals,用來存儲全局使用的變量 EPSILON,用來判斷精度用的
EPSILON定義的矩陣類Matrix:
from測試代碼:
from playLA.Matrix import Matrixif __name__ == "__main__":matrix = Matrix([[1, 2], [3, 4]])print(matrix)print("matrix.shape = {}".format(matrix.shape()))print("matrix.size = {}".format(matrix.size()))print("len(matrix) = {}".format(len(matrix)))print("matrix[0][0] = {}".format(matrix[0, 0]))matrix2 = Matrix([[5, 6], [7, 8]])print(matrix2)print("add: {}".format(matrix + matrix2))print("subtract: {}".format(matrix - matrix2))print("scalar-mul: {}".format(2 * matrix))print("scalar-mul: {}".format(matrix * 2))print("zero_2_3: {}".format(Matrix.zero(2, 3)))總結
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