快捷導(dǎo)航

Python實(shí)現(xiàn)矩陣運(yùn)算的方法代碼實(shí)例

更新時間：2023年08月23日 09:31:29 作者：「已注銷」

這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)矩陣運(yùn)算的方法代碼實(shí)例,想用python實(shí)現(xiàn)一個矩陣類,它可以像matlab或者numpy中的矩陣一樣進(jìn)行運(yùn)算,生成一個矩陣類Matrix之后,他接收一個二維列表作為輸入,然后將對應(yīng)的值寫到矩陣對應(yīng)的位置,需要的朋友可以參考下

Python實(shí)現(xiàn)矩陣運(yùn)算

想用python實(shí)現(xiàn)一個矩陣類，它可以像matlab或者numpy中的矩陣一樣進(jìn)行運(yùn)算。

所以我考慮了如下幾點(diǎn)

生成一個矩陣類Matrix之后，他接收一個二維列表作為輸入，然后將對應(yīng)的值寫到矩陣對應(yīng)的位置上；如果輸入為空列表，就返回空矩陣；還要檢查矩陣形狀，如果形狀不是正常的矩陣就拋出異常。
一般在控制臺中輸入已經(jīng)創(chuàng)建好的矩陣A時，返回的是一個類，我想要向matlab那樣直接顯示矩陣形狀的話，就需要重寫方法__repr__()。
我還想要直接使用+、-、*來計(jì)算兩個矩陣的和，差，矩陣乘積，而不是使用A.add(B)這種麻煩的寫法，就需要使用運(yùn)算符重載；
方陣的冪運(yùn)算，可以采用矩陣快速冪的方法來計(jì)算，從而將其重寫冪運(yùn)算方法__pow__()
矩陣轉(zhuǎn)置運(yùn)算，矩陣平鋪展開。
生成元素全為0的矩陣，生成單位矩陣，生成元素全為1的矩陣。
其它。

不多說了，直接放代碼

class Matrix:
    """docstring for Matrix"""
    def __init__(self, elem: list):
        check = [len(item) for item in elem]
        if set(check) == {0}:
            self.elem = []
            self.row = 0
            self.col = 0
        elif len(set(check)) == 1:
            self.elem = elem
            self.row = len(elem)
            self.col = len(elem[0])
        elif len(set(check)) > 1:
            raise ValueError("The column of each row is not equal")
    def __repr__(self):
        mat = ""
        for item in self.elem:
            mat += str(item)
            mat += '\n'
        return str(mat)
    def __iter__(self):
        return iter(self.elem)
    def __add__(self, other):
        if (self.row != other.row) or (self.col != other.col):
            raise TypeError("The two matrix's shape is not equal")
        else:
            new = [[i + j for i, j in zip(A, B)] \
                   for A, B in zip(self.elem, other.elem)]
            return Matrix(new)
    def __mul__(self, other):
        if self.col != other.row:
            raise TypeError("The first column must be equal to the second row")
        else:
            # 采用列表推導(dǎo)式的辦法生成矩陣
            # 采用[[0] * other.col ] * self.row)]只是復(fù)制了第一個元素 self.row 遍，都是指向同一個內(nèi)存地址
            new = [[0] * other.col for i in range(self.row)]
            for i in range(self.row):
                for j in range(other.col):
                    for k in range(self.col):
                        new[i][j] += self.elem[i][k] * other.elem[k][j]
            return Matrix(new)
    def __sub__(self, other):
        if (self.row != other.row) or (self.col != other.col):
            raise TypeError("The two matrix's shape is not equal")
        else:
            new = [[i - j for i, j in zip(A, B)] \
                   for A, B in zip(self.elem, other.elem)]
            return Matrix(new)
    def __neg__(self):
        new = [[-i for i in ele] for ele in self.elem]
        return Matrix(new)
    def __pow__(self, power, modulo=None):
        # quick pow
        if not self.is_square():
            raise TypeError("The matrix is not square matrix")
        else:
            new = eyes(self.row)
            A = Matrix(self.elem)
            while power:
                if power & 1:
                    new = new * A
                power >>= 1
                A = A * A
            return new
    def shape(self):
        # 獲得矩陣形狀
        print((self.row, self.col))
    def is_square(self):
        # 判斷是否是方陣
        return self.row == self.col
    def getitem(self, i: int, j: int):
        # 獲得矩陣第 (i, j) 個位置的元素
        i -= 1
        j -= 1
        if (i < 0) or (i > self.row) or (j < 0) or (j > self.col):
            raise IndexError("list index out of range")
        else:
            return self.elem[i][j]
    def setitem(self, i: int, j: int, value) -> None:
        # 修改矩陣第 (i, j) 個位置的元素
        i -= 1
        j -= 1
        if (i < 0) or (i > self.row) or (j < 0) or (j > self.col):
            raise IndexError("list index out of range")
        else:
            self.elem[i][j] = value
    def T(self):
        # Transposition
        new = [[0] * self.row for i in range(self.col)]
        for i in range(self.row):
            for j in range(self.col):
                new[j][i] = self.elem[i][j]
        return Matrix(new)
    def tiling(self):
        new = [[x for y in self.elem for x in y]]
        return Matrix(new)
def zeros(row: int, col: int) -> Matrix:
    new = [[0] * col for i in range(row)]
    return Matrix(new)
def eyes(n: int) -> Matrix:
    new = [[0] * n for i in range(n)]
    for i in range(n):
        new[i][i] = 1
    return Matrix(new)
def ones(row: int, col: int) -> Matrix:
    new = [[1] * col for i in range(row)]
    return Matrix(new)

來看看測試

>>> A = Matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> B = ones(3,3)
>>> A
Out[5]: 
[1, 2, 3]
[4, 5, 6]
[7, 8, 9]
>>> B
Out[6]: 
[1, 1, 1]
[1, 1, 1]
[1, 1, 1]
>>> A + B
Out[7]: 
[2, 3, 4]
[5, 6, 7]
[8, 9, 10]
>>> A*B
Out[8]: 
[6, 6, 6]
[15, 15, 15]
[24, 24, 24]
>>> A**3
Out[9]: 
[468, 576, 684]
[1062, 1305, 1548]
[1656, 2034, 2412]
>>> A.T()
Out[10]: 
[1, 4, 7]
[2, 5, 8]
[3, 6, 9]
>>> A.tiling()
Out[11]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

還有一些方法，比如計(jì)算方陣的行列式，計(jì)算矩陣的特征值，特征向量啥的，等把計(jì)算方法中關(guān)于這些的算法搞明白了就可以寫了。

到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)矩陣運(yùn)算的方法代碼實(shí)例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python實(shí)現(xiàn)矩陣運(yùn)算內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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