ใน Python เราสามารถแก้ไขการจัดการและการดำเนินการของเมทริกซ์ต่างๆ Numpy Module มีวิธีการต่างๆ สำหรับการดำเนินการเมทริกซ์
เพิ่ม() − เพิ่มองค์ประกอบของเมทริกซ์สองตัว
ลบ() − ลบองค์ประกอบของเมทริกซ์สองตัว
หาร() − แบ่งองค์ประกอบของเมทริกซ์สองตัว
ทวีคูณ() − คูณองค์ประกอบของเมทริกซ์สองตัว
จุด() − มันทำการคูณเมทริกซ์ ไม่ใช่การคูณอย่างชาญฉลาด
sqrt() − สแควร์รูทของแต่ละองค์ประกอบของเมทริกซ์
ผลรวม(x,แกน) - เพิ่มองค์ประกอบทั้งหมดในเมทริกซ์ อาร์กิวเมนต์ที่สองเป็นทางเลือก ซึ่งใช้เมื่อเราต้องการคำนวณผลรวมของคอลัมน์หากแกนเป็น 0 และผลรวมแถวหากแกนคือ 1
“ที” − มันทำการทรานสโพสของเมทริกซ์ที่ระบุ
โค้ดตัวอย่าง
import numpy # Two matrices are initialized by value x = numpy.array([[1, 2], [4, 5]]) y = numpy.array([[7, 8], [9, 10]]) # add()is used to add matrices print ("Addition of two matrices: ") print (numpy.add(x,y)) # subtract()is used to subtract matrices print ("Subtraction of two matrices : ") print (numpy.subtract(x,y)) # divide()is used to divide matrices print ("Matrix Division : ") print (numpy.divide(x,y)) print ("Multiplication of two matrices: ") print (numpy.multiply(x,y)) print ("The product of two matrices : ") print (numpy.dot(x,y)) print ("square root is : ") print (numpy.sqrt(x)) print ("The summation of elements : ") print (numpy.sum(y)) print ("The column wise summation : ") print (numpy.sum(y,axis=0)) print ("The row wise summation: ") print (numpy.sum(y,axis=1)) # using "T" to transpose the matrix print ("Matrix transposition : ") print (x.T)
ผลลัพธ์
Addition of two matrices: [[ 8 10] [13 15]] Subtraction of two matrices : [[-6 -6] [-5 -5]] Matrix Division : [[0.14285714 0.25 ] [0.44444444 0.5 ]] Multiplication of two matrices: [[ 7 16] [36 50]] The product of two matrices : [[25 28] [73 82]] square root is : [[1. 1.41421356] [2. 2.23606798]] The summation of elements : 34 The column wise summation : [16 18] The row wise summation: [15 19] Matrix transposition : [[1 4] [2 5]]