python怎么實(shí)現(xiàn)矩陣的除法

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

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2、然后創(chuàng)建矩陣A，這里先創(chuàng)建一個(gè)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(jì)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(gè)逆矩陣就是矩陣的除法了，即為矩陣B除以矩陣A的值。

在python函數(shù)里，不用return，怎么把值送出來(lái)?

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(lái)『把值送出來(lái)』, 但這樣只能針對(duì)不變對(duì)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(lái)修改參數(shù) mat 的值, 并在這個(gè)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(shí)候傳值什么時(shí)候傳引用, 解釋地很清楚, 具體地:

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

如果函數(shù)收到的是一個(gè)不可變對(duì)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(duì)象－－相當(dāng)于通過“傳值'來(lái)傳遞對(duì)象。

python讀取mat（v7.3）文件中的cell以及struct

"""

Created on Sun Nov 29 16:40:18 2020

本工具主要用于mat文件的讀取（matlab-v7.3格式）

主要分為3個(gè)部分：1 常規(guī)mat中的變量

? ? ? ? ? ? 2 mat文件中的cell內(nèi)部數(shù)據(jù)讀取

? ? ? ? ? ? 3 mat文件中的struct數(shù)據(jù)讀取

@author: ZXY

"""

"""

1 常規(guī)mat中的變量

"""

import h5py

b=[]

#首先用h5py讀取mat文件，并找到對(duì)應(yīng)的struct 位置。

data = h5py.File("./1.mat",'r')

ecg=data["ecg"].value

"""

2 mat文件中的cell內(nèi)部數(shù)據(jù)讀取

"""

import h5py

b=[]

#首先用h5py讀取mat文件，并找到對(duì)應(yīng)的struct 位置。

data = h5py.File("./2.mat",'r')

zx1=data["ecg_all"]#找到struct的頂部

for i in range(zx1.shape[0]):

ecg=data[zx1[i][0]].value

"""

3 mat文件中的struct數(shù)據(jù)讀取

"""

import h5py

b=[]

#首先用h5py讀取mat文件，并找到對(duì)應(yīng)的struct 位置。

data = h5py.File("./3.mat",'r')

zx1=data["ecgpart"]#找到struct的頂部

test = data['ecgpart/data']#找到struct中要提取的子集

for i in test[:,0]:?

? ? ecg=zx1[i].value

python 讀取mat格式數(shù)據(jù)

若文件位于同一文件夾下的data文件夾中data.mat

import scipy.io as scio

import pandas as pd

data = scio.loadmat('./data/data.mat')

df=pd.DataFrame(['dat'])

python opencv 表示mat類型嗎

、Mat類型：矩陣類型Matrix

openCVMat維密集數(shù)據(jù)數(shù)組用處理向量矩陣、圖像、直圖等等見維數(shù)據(jù)

Mat3重要：

1、Mat mat = imread(const String* filename); 讀取圖像

2、imshow(const string frameName, InputArray mat); 顯示圖像

3、imwrite (const string filename, InputArray img); 儲(chǔ)存圖像

Mat類型較CvMat與IplImage類型說(shuō)更強(qiáng)矩陣運(yùn)算能力支持見矩陣運(yùn)算計(jì)算密集型應(yīng)用CvMat與IplImage類型轉(zhuǎn)化Mat類型減少計(jì)算間花費(fèi)

A.Mat - IplImage

同創(chuàng)建圖像沒復(fù)制數(shù)據(jù)

例： // 假設(shè)Mat類型imgMat圖像數(shù)據(jù)存

IplImage pImg= IplImage(imgMat);

B.Mat - CvMat

與IplImage轉(zhuǎn)換類似復(fù)制數(shù)據(jù)創(chuàng)建矩陣

例： // 假設(shè)Mat類型imgMat圖像數(shù)據(jù)存

CvMat cvMat = imgMat;

二、CvMat類型與IplImage類型：圖像類型

openCVMat類型與CvMatIplImage類型都代表顯示圖像Mat類型側(cè)重于計(jì)算數(shù)性較高openCVMat類型計(jì)算進(jìn)行優(yōu)化CvMatIplImage類型更側(cè)重于圖像openCV其圖像操作（縮放、單通道提取、圖像閾值操作等）進(jìn)行優(yōu)化

補(bǔ)充：IplImage由CvMat派CvMat由CvArr派即CvArr - CvMat - IplImage

CvArr用作函數(shù)參數(shù)論傳入CvMat或IplImage內(nèi)部都按CvMat處理

1.CvMat

A.CvMat- IplImage

IplImage* img = cvCreateImage(cvGetSize(mat),8,1);

cvGetImage(matI,img);

cvSaveImage("rice1.bmp",img);

B.CvMat-Mat

與IplImage轉(zhuǎn)換類似選擇否復(fù)制數(shù)據(jù)

Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false);

openCV沒向量（vector）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)任何候我要表示向量用矩陣數(shù)據(jù)表示即

CvMat類型與我線性代數(shù)課程向量概念相比更抽象比CvMat元素?cái)?shù)據(jù)類型并僅限于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型比面創(chuàng)建二維數(shù)據(jù)矩陣：

CvMat* cvCreatMat(int rows ,int cols , int type);

type任意預(yù)定義數(shù)據(jù)類型比RGB或者別通道數(shù)據(jù)我便CvMat矩陣表示豐富彩圖像

2.IplImage

類型關(guān)系我說(shuō)IplImage類型繼承自CvMat類型包括其變量解析圖像數(shù)據(jù)

IplImage類型較CvMat參數(shù)比depthnChannels普通矩陣類型通深度通道數(shù)同表示用32位表示RGB+Alpha.圖像處理我往往深度與通道數(shù)處理做OpenCV圖像表示種優(yōu)化案

IplImage圖像另種優(yōu)化變量origin----原點(diǎn)計(jì)算機(jī)視覺處理重要便原點(diǎn)定義清楚圖像源編碼格式甚至操作系統(tǒng)都原選取產(chǎn)影響彌補(bǔ)點(diǎn)openCV允許用戶定義自原點(diǎn)設(shè)置取值0表示原點(diǎn)位于圖片左角1表示左角

dataOrder參數(shù)定義數(shù)據(jù)格式IPL_DATA_ORDER_PIXELIPL_DATA_ORDER_PLANE兩種取值前者便于像素同通道數(shù)據(jù)交叉排列者表示所通道按順序平行排列

IplImage類型所額外變量都圖像表示與計(jì)算能力優(yōu)化

A.IplImage - Mat

IplImage* pImg = cvLoadImage("lena.jpg");

Mat img(pImg,0); // 0復(fù)制影像pImg與imgdata共用同記憶體位置header各自

B.IplImage - CvMat

1：CvMat mathdr, *mat = cvGetMat( img, mathdr );

2：CvMat *mat = cvCreateMat( img-height, img-width, CV_64FC3 );

cvConvert( img, mat );

C.IplImage*- BYTE*

BYTE* data= img-imageData;

CvMatIplImage創(chuàng)建區(qū)別：

1、建立矩陣第參數(shù)行數(shù)第二參數(shù)列數(shù)

CvMat* cvCreateMat( int rows, int cols, int type );

2、建立圖像CvSize第參數(shù)寬度即列數(shù)；第二參數(shù)高度即行數(shù) CvMat矩陣相反

IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels );

CvSize cvSize( int width, int height );

IplImage內(nèi)部buffer每行按4字節(jié)齊CvMat沒限制

補(bǔ)充：

A.BYTE*- IplImage*

img= cvCreateImageHeader(cvSize(width,height),depth,channels);

cvSetData(img,data,step);

//首先由cvCreateImageHeader()創(chuàng)建IplImage圖像制定圖像尺寸深度通道數(shù)；

//由cvSetData()根據(jù)BYTE*圖像數(shù)據(jù)指針設(shè)置IplImage圖像數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)

//其step指定該IplImage圖像每行占字節(jié)數(shù)于1通道IPL_DEPTH_8U圖像step等于width

python里x=randn mat=x.T.dot 是求什么

x=randn這個(gè)寫法是不對(duì)的。

randn是numpy里的一個(gè)生成隨機(jī)array的函數(shù)。

比如說(shuō)要生成一個(gè)三行兩列的隨機(jī)array，可以這樣寫：

import numpy

x = numpy.random.randn(3,2)

像這樣：

后面這個(gè)mat=x.T.dot(...)是先求這個(gè)3*3矩陣的轉(zhuǎn)置（.T），再求與點(diǎn)積(.dot)

點(diǎn)積就是矩陣各個(gè)對(duì)應(yīng)元素相乘, 這個(gè)時(shí)候要求兩個(gè)矩陣必須同樣大小。

其實(shí)可以分步來(lái)的，就知道做了什么運(yùn)算了。

像這樣：

dot(2)是點(diǎn)乘常數(shù)就不說(shuō)了，

那個(gè)x.T.dot([1,2,3])就是x.T的

1*1+2*2+3*3=14

2*1+3*2+4*3=20

懂了木有 =。=