python怎么實現(xiàn)矩陣的除法

1、首先打開pycharm軟件，新建一個python文件并導(dǎo)入numpy庫。

創(chuàng)新互聯(lián)基于成都重慶香港及美國等地區(qū)分布式IDC機(jī)房數(shù)據(jù)中心構(gòu)建的電信大帶寬，聯(lián)通大帶寬，移動大帶寬，多線BGP大帶寬租用,是為眾多客戶提供專業(yè)綿陽電信機(jī)房機(jī)柜租用報價，主機(jī)托管價格性價比高，為金融證券行業(yè)服務(wù)器托管，ai人工智能服務(wù)器托管提供bgp線路100M獨(dú)享，G口帶寬及機(jī)柜租用的專業(yè)成都idc公司。

2、然后創(chuàng)建矩陣A，這里先創(chuàng)建一個兩行兩列的數(shù)組，在用numpy的mat函數(shù)將數(shù)組轉(zhuǎn)換為矩陣。

3、接著計算矩陣A的逆矩陣，逆矩陣是通過A.I求得。

4、求出了矩陣A的逆矩陣后，用矩陣B乘以這個逆矩陣就是矩陣的除法了，即為矩陣B除以矩陣A的值。

如何在python中讀寫和存儲matlab的數(shù)據(jù)文件

使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了兩個函數(shù)loadmat和savemat,非常方便.

以前也有一些開源的庫(pymat和pymat2等)來做這個事,

不過自從有了numpy和scipy以后,這些庫都被拋棄了.

下面是一個簡單的測試程序,具體的函數(shù)用法可以看幫助文檔:

[python] view plaincopy在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片

import scipy.io as sio

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#matlab文件名

matfn=u'E:/python/測試程序/162250671_162251656_1244.mat'

data=sio.loadmat(matfn)

plt.close('all')

xi=data['xi']

yi=data['yi']

ui=data['ui']

vi=data['vi']

plt.figure(1)

plt.quiver( xi[::5,::5],yi[::5,::5],ui[::5,::5],vi[::5,::5])

plt.figure(2)

plt.contourf(xi,yi,ui)

plt.show()

sio.savemat('saveddata.mat', {'xi': xi,'yi': yi,'ui': ui,'vi': vi})

在python函數(shù)里，不用return，怎么把值送出來?

題主好. 如果不用 return, 我們可以選擇利用傳遞參數(shù)的引用來『把值送出來』, 但這樣只能針對不變對象, 如字典, 列表, numpy 數(shù)組等等. 例如我們可以用如下代碼修改 numpy 數(shù)組:

mat = numpy.zeros((3,3))

compute_matrix( mat )

我們可以定義函數(shù) compute_matrix 來修改參數(shù) mat 的值, 并在這個函數(shù)結(jié)束后返回, 可以不用 return.

附錄:

python 參數(shù)傳遞 (傳值或傳引用). 這篇博文將 python 中參數(shù)傳遞的情況, 什么時候傳值什么時候傳引用, 解釋地很清楚, 具體地:

如果函數(shù)收到的是一個可變對象（比如字典或者列表）的引用，就能修改對象的原始值－－相當(dāng)于通過“傳引用”來傳遞對象。

如果函數(shù)收到的是一個不可變對象（比如數(shù)字、字符或者元組）的引用，就不能直接修改原始對象－－相當(dāng)于通過“傳值'來傳遞對象。

如何讀取mat文件 python

一、mat文件

mat數(shù)據(jù)格式是Matlab的數(shù)據(jù)存儲的標(biāo)準(zhǔn)格式。在Matlab中主要使用load()函數(shù)導(dǎo)入一個mat文件，使用save()函數(shù)保存一個mat文件。對于文件

load('data.mat')

save('data_1.mat','A')

其中，'A'表示要保存的內(nèi)容。

二、python中讀取mat文件

在python中可以使用scipy.io中的函數(shù)loadmat()讀取mat文件，函數(shù)savemat保存文件。

1、讀取文件

如上例：

#coding:UTF-8

import scipy.io as scio

dataFile = 'E://data.mat'

data = scio.loadmat(dataFile)

注意，讀取出來的data是字典格式，可以通過函數(shù)type(data)查看。

print type(data)

結(jié)果顯示

type 'dict'

找到mat文件中的矩陣：

print data['A']

結(jié)果顯示

[[ 0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

。。。。。。。。。。。

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

0.36470588 ?0.90196078 ?0.99215686 ?0.99607843 ?0.99215686 ?0.99215686

0.78431373 ?0.0627451 ? 0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

。。。。。。。。。。。。

0.94117647 ?0.22745098 ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.30196078

。。。。。。。

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0.

0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ? ?0. ? ? ? ?]]

格式為：

type 'numpy.ndarray'

即為numpy中的矩陣格式。

2、保存文件

將這里的data['A']矩陣重新保存到一個新的文件dataNew.mat中：

dataNew = 'E://dataNew.mat'

scio.savemat(dataNew, {'A':data['A']})