python 的矩阵用法

在 Python 中，你可以使用多种方法表示和操作矩阵。下面介绍几种常用的矩阵表示方法和相关的操作：

1.列表列表（List of Lists）表示法：可以使用嵌套的列表来表示矩阵。每个列表代表矩阵的一行，其中的元素代表对应位置的值。

    matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

2.NumPy 数组：NumPy 是 Python 中用于科学计算的强大库，提供了多维数组对象（ndarray）来表示矩阵。NumPy 提供了丰富的矩阵操作和函数。

   import numpy as np

   matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

3.Pandas DataFrame：Pandas 是另一个常用的数据处理库，它提供了 DataFrame 对象来处理结构化数据。你可以使用 Pandas 的 DataFrame 来表示矩阵，并进行灵活的数据处理操作。

   import pandas as pd

   data = {'A': [1, 4, 7], 'B': [2, 5, 8], 'C': [3, 6, 9]} df = pd.DataFrame(data)

以上示例中，我们使用了不同的表示方法来创建一个 3×3 的矩阵。你可以根据需要选择适合的方法来表示和操作矩阵。

一旦你有了表示矩阵的数据结构，你可以使用索引操作访问矩阵中的元素，进行矩阵的加法、减法、乘法、转置等常见操作。对于使用 NumPy 或 Pandas，它们提供了丰富的函数和方法来进行各种矩阵操作，如矩阵乘法（np.dot()、np.matmul()、@）、转置（.T）、逆矩阵（np.linalg.inv()）等。