Manejo de matrices en Python

En Python, podemos resolver diferentes operaciones y cálculos de matrices. El módulo Numpy proporciona diferentes métodos para operaciones de matrices.

add() -Sumar los elementos de dos matrices.

Restar() -Resta los elementos de dos matrices.

split() -Divide los elementos de dos matrices.

Multiplicación() -Multiplica los elementos de dos matrices.

dot() -Ejecuta la multiplicación de matrices, no la multiplicación elemental inteligente.

sqrt() -La raíz cuadrada de cada elemento de la matriz.

sum(x,axis) -Añadir todos los elementos de la matriz. El segundo parámetro es opcional, cuando queremos calcular la suma de columnas para axis=0, mientras que axis=1Se utiliza para calcular la suma de filas.

“ T” -Ejecutar la transpuesta de la matriz especificada.

Código de ejemplo

import numpy
# Se inicializan dos matrices por valor
x = numpy.array([1,　2], [4,　5]]
y = numpy.array([7,　8], [9,　10]]
# add() se utiliza para sumar matrices
print("Suma de dos matrices: ")
print(numpy.add(x,y))
# subtract() se utiliza para restar matrices
print("Resta de dos matrices: ")
print(numpy.subtract(x,y))
# divide() se utiliza para dividir matrices
print("División de matrices:")
print(numpy.divide(x,y))
print("Multiplicación de dos matrices:")
print(numpy.multiply(x,y))
print("Producto de dos matrices:")
print(numpy.dot(x,y))
print("Raíz cuadrada es:")
print(numpy.sqrt(x))
print("Suma de elementos:")
print(numpy.sum(y))
print("Suma de columnas:")
print(numpy.sum(y,axis=0))
print("Suma de filas:")
print(numpy.sum(y,axis=1))
# Usando "T" para transponer la matriz
print("Transposición de matriz:")
print(x.T)

Resultado de salida

Suma de dos matrices:　
[[　8　10]
　[13　15]]
Resta de dos matrices:
[[-6　-6]
　[-5　-5]]
División de matrices:
[[0.14285714　0.25　　　　　　]
　[0.44444444　0.5　　　　　　　]]
Multiplicación de dos matrices:　
[[　7　16]
　[36　50]]
Producto de dos matrices:
[[25　28]
　[73　82]]
Raíz cuadrada es:
[[1.　　　　　　　　　1.41421356]
　[2.　　　　　　　　　2.23606798]]
Suma de elementos:
34
Suma de columnas:
[16　18]
Suma de filas:　
[15　19]
Transposición de matriz:
[[1　4]
[2　5]]