numpy创建矩阵 如何写出比MATLAB更快的矩阵运算程序？
如何写出比MATLAB更快的矩阵运算程序？
如果禁用了MATLAB，则只能使用Python。
Python优于Matlab的优点：1。通用编程语言，除了科学计算之外，它还可以做很多其他的事情，比如web。2字符串运算比MATLAB更方便。请注意，即使是科学研究也常常是在弦上进行的。典型的结果是，许多人开始放弃Perl，转而使用Python进行生物信息学分析，而MATLAB尽管有其生物信息学工具箱，却毫无用处。对不起，我不知道你要从事哪个领域的科学研究。此示例可能不适用于您3。免费的。如果你不花很多钱去买盗版的MATLAB，你在发送文章时应该小心。但是Python没有这个问题。MATLAB相对于Python的优势：1。矩阵运算非常方便。我没有发现任何语言运算矩阵比MATLAB更好，Python numpy也不是。2运行程序后，可以在工作区中查看结果，以便于进一步观察。但是Python似乎可以通过特殊的包来实现这一点。我从没试过，但我不知道。三。在某些特定领域，matlab工具箱更可靠。毕竟，敢卖这么贵，没有干货是不够的。许多Python包的源代码非常复杂，比如numpy当然是值得信赖的，但是很难说您是否可以在Internet上下载包。
python用numpy来创建矩阵的例子？
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从numpy导入随机
随机数组=随机。随机（大小=（2，4））
#输出
#数组（[[0.93848018，0.42005976，0.81470729，0.98797783]，[0.12242703，0.42756378，0.59705163，0.36619101
]numpy.数组
类型。除了随机函数外，还有randInt函数可以生成整数随机矩阵。
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从numpy随机导入随机.randint（1100，size=（3，3））
#output
#数组（[[74，76，46]，[90，16，8]，[21，41，31
]~numpy.数组是数组，当然不能实现矩阵乘法，你必须使用numpy.矩阵啊numpy.linalg公司在模块中，
eigvals（）计算矩阵的特征值
eig（）返回包含特征值和相应特征向量的元组
参考代码：
import numpy as NP
a=np.数组（[[1,2]，[3,4
）#示例矩阵
A1=np.linalg.eigvals公司（a） #获取特征值
A2，B=np.linalg.eig公司（a） #其中A2也是特征值，B是特征向量
1。导入numpy并使用data1=mat（zeros（（））ා创建一个3*3的zero矩阵。这里，zeros函数的参数是一个元组类型（3,3）data2=mat（ones（（））#来创建一个2*4 1矩阵。默认值是浮点数据。如果需要int type，可以使用dtype=intdata3=mat（随机.rand这里的随机模块使用numpy中的随机模块，随机.rand（2,2）创建一个二维数组，该数组需要转换为#matrixdata4=mat（随机.randint（10，size=（））#生成一个介于0和10之间的3*3随机整数矩阵。如果需要指定下限，可以添加额外的参数data5=mat（随机.randint（，size=（））#生成一个介于2和8之间的随机整数矩阵6=mat（eye（，dtype=int））#生成一个2*2对角矩阵A1=[]A2=mat（diag（A1））#生成一个对角线为1、2和3的对角矩阵
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