Numpy-矩阵的运算

1.矩阵和向量

矩阵就是特殊的二维数组
向量就是一行或者一列的数据

2.矩阵加法和标量乘法

矩阵的加法:行列数相等的可以加。
矩阵的乘法:每个元素都要乘。

3.矩阵和矩阵(向量)相乘

(M行, N列)*(N行, L列) = (M行, L列)

4.矩阵性质

矩阵不满足交换率,满足结合律

5.单位矩阵

对角线都是1的矩阵,其他位置都为0

6.矩阵运算

np.matmul
np.dot
注意：二者都是矩阵乘法。 np.matmul中禁止矩阵与标量的乘法。 在矢量乘矢量的內积运算中，np.matmul与np.dot没有区别。

>>> a = np.array([[80, 86],
[82, 80],
[85, 78],
[90, 90],
[86, 82],
[82, 90],
[78, 80],
[92, 94]])
>>> b = np.array([[0.7], [0.3]])

>>> np.matmul(a, b)
array([[81.8],
       [81.4],
       [82.9],
       [90. ],
       [84.8],
       [84.4],
       [78.6],
       [92.6]])

>>> np.dot(a,b)
array([[81.8],
       [81.4],
       [82.9],
       [90. ],
       [84.8],
       [84.4],
       [78.6],
       [92.6]])

np.matmul和np.dot的区别:

二者都是矩阵乘法。 np.matmul中禁止矩阵与标量的乘法。 在矢量乘矢量的內积运算中，np.matmul与np.dot没有区别。