python矩阵运算符号

矩阵运算是线性代数的重要组成部分，而Python作为一门高效、简洁的编程语言，也提供了丰富的矩阵运算工具。在Python中，我们可以使用numpy包来进行矩阵运算。

import numpy as np# 创建矩阵a = np.array([[1, 2], [3, 4]])b = np.array([[5, 6], [7, 8]])# 矩阵加法c = a + bprint(c)# 输出：[[ 6  8]#        [10 12]]# 矩阵减法d = a - bprint(d)# 输出：[[-4 -4]#        [-4 -4]]# 矩阵乘法e = np.dot(a, b)print(e)# 输出：[[19 22]#        [43 50]]# 矩阵转置f = a.Tprint(f)# 输出：[[1 3]#        [2 4]]# 矩阵求逆g = np.linalg.inv(a)print(g)# 输出：[[-2.   1. ]#        [ 1.5 -0.5]]

在上面的代码中，我们使用numpy中的array函数创建了两个矩阵a和b，并使用加、减、乘、转置、求逆等运算符进行了矩阵计算。其中dot函数实现了矩阵乘法，T属性实现了矩阵转置，而linalg包中的inv函数实现了矩阵求逆。

除了以上运算符，numpy还提供了其它的矩阵运算相关函数，例如矩阵对角化、行列式、特征值等计算。学习并掌握这些函数将极大地方便我们在数据分析和机器学习等领域的应用。

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