[PYTHON] Lassen Sie uns die Matrix transponieren und die Matrizen mit numpy multiplizieren.

Für die hohe Funktionsfähigkeit der Numpy-Matrix muss ich meinen Hut abnehmen.

Als ich Student war, habe ich verzweifelt nach einer Translokationsmatrix oder etwas von Hand gefragt, aber wenn ich Numpy benutze, kann ich es sofort töten. groß! !!

Beende die Arbeit mit array.T!

Als Beispiel finden wir die transponierte Matrix einer 3 × 3-Matrix.

arr3d = np.arange(9).reshape((3, 3))

Dann wird die folgende Matrix erzeugt. ([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])

Als nächstes finden Sie die Translokationsmatrix. Verwenden Sie einfach den folgenden Code!

arr3d.T

Das allein ([[0, 3, 6], [1, 4, 7], [2, 5, 8]]) Wird rauskommen. Das ist einfach.

nach

arr3d.transpose()

Ist das gleiche, aber .T ist stilvoller. Lol Wenn Sie kein Argument angeben müssen, wählen Sie .T.

Versuchen Sie abschließend, die ursprüngliche Matrix und die transponierte Matrix zu multiplizieren.

np.dot(Matrix 1,Matrix 2)

Deke!

In obigem

np.dot(arr.T, arr)

Ich werde die Antwort bekommen.

([[45, 54, 63], [54, 66, 78], [63, 78, 93]])

das ist alles.

• Korrigiert am 27. September 2106 .T wurde fälschlicherweise als inverse Matrix beschrieben, obwohl die Translokationsmatrix berechnet wurde. Es tut mir sehr leid. Die inverse Matrix kann unter Verwendung von linalg.inv erhalten werden.

Vielen Dank an nyanko-box für den Hinweis.