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python 线性代数:[3]矩阵转置

时间:2024-10-14 05:43:27

矩阵的转置很简单,就是将矩阵的行变为列,将列变为行,我们先通过例子看一下矩阵转置是怎么做的。然后验证几个规律。

先创建一个矩阵A

python 线性代数:[3]矩阵转置

我们使用属性T来得到矩阵A的转置矩阵

python 线性代数:[3]矩阵转置

我们验证第一个性质:(A')'=A

python 线性代数:[3]矩阵转置

再创建两个尺寸相同的矩阵

python 线性代数:[3]矩阵转置

验证矩阵转置的第二个性质:(A±B)'=A'±B'

python 线性代数:[3]矩阵转置

验证矩阵转置的第三个性质:(KA)'=KA'

python 线性代数:[3]矩阵转置

验证矩阵转置的第四个性质:(A×B)'= B'×A'

python 线性代数:[3]矩阵转置
python 线性代数:[3]矩阵转置

本文用到的所有代码如下:

>>> A

array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6]])

>>>

>>>

>>>

>>>

>>>

>>>

>>> A.T

array([[1, 4],

[2, 5],

[3, 6]])

>>>

>>>

>>>

>>> A.T.T

array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6]])

>>>

>>>

>>>

>>> B

array([[1, 4],

[2, 5],

[3, 6]])

>>> D

array([[0, 3],

[1, 4],

[2, 5]])

>>>

>>>

>>> (B+D).T

array([[ 1, 3, 5],

[ 7, 9, 11]])

>>>

>>>

>>>

>>> B.T+D.T

array([[ 1, 3, 5],

[ 7, 9, 11]])

>>>

>>>

>>>

>>> 10*A.T

array([[10, 40],

[20, 50],

[30, 60]])

>>> (10*A).T

array([[10, 40],

[20, 50],

[30, 60]])

>>>

>>>

>>>

>>>

>>> np.dot(A,B).T

array([[14, 32],

[32, 77]])

>>>

>>>

>>> np.dot(A.T,B.T)

array([[17, 22, 27],

[22, 29, 36],

[27, 36, 45]])

>>>

>>>

>>>

>>> np.dot(B.T,A.T)

array([[14, 32],

[32, 77]])

>>>

>>>

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