import numpy as np
- 单位矩阵:np.diag([1.0] *n))
- 单位矩阵:np.identity(n)
- 矩阵乘法:np.dot(A,B)
- 全零矩阵:(为了加快运算也有np.empty,可以查看numpy源文档了解用法)
-
>>> np.zeros(5) array([ 0., 0., 0., 0., 0.]) >>> np.zeros((5,), dtype=int) array([0, 0, 0, 0, 0]) >>> np.zeros((2, 1)) array([[ 0.], [ 0.]]) >>> s = (2,2) >>> np.zeros(s) array([[ 0., 0.], [ 0., 0.]])
- 全1矩阵:
-
>>> np.ones(5) array([1., 1., 1., 1., 1.]) >>> np.ones((5,), dtype=int) array([1, 1, 1, 1, 1]) >>> np.ones((2, 1)) array([[1.], [1.]]) >>> s = (2,2) >>> np.ones(s) array([[1., 1.], [1., 1.]])
v=[1,2,3]
- 以v生成的对角矩阵:np.diag(v)得到:[[1 0 0], [0 2 0] ,[0 0 3]]
A=[[1,1,1],[2,2,2]],C=[[3,3,3],[4,4,4]]
- 将A,C横向拼接:np.vstack((A,C))得到:
[[1,1,1],
[2,2,2],
[3,3,3],
[4,4,4]]
- 将A,C纵向拼接:np.hstack((A,C))得到:
[[1 1 1 3 3 3]
[2 2 2 4 4 4]]
- 另外插一句:cvxopt中qpsover中矩阵运算必须保证是小数类型,否则也会报位数不对的错误。
- 其它运算使用到了后续会更新。
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