python3 矩阵函数

Python 语言是一种易于学习且强大的编程语言。它在数据分析、数据处理和科学计算方面的应用越来越广泛。Python3 中的矩阵函数提供了一系列便捷的矩阵操作功能，以下是其中一些常用的函数和操作。

# 导入 numpy 包
import numpy as np

# 创建矩阵
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[4, 5], [6, 7]])

# 矩阵加法
c = a + b
print(c)

# 矩阵减法
d = a - b
print(d)

# 矩阵数乘
e = a * 3
print(e)

# 矩阵点乘
f = np.dot(a, b)
print(f)

# 矩阵转置
g = a.T
print(g)

# 矩阵求逆
h = np.linalg.inv(a)
print(h)

# 特征值和特征向量
i, j = np.linalg.eig(a)
print(i)
print(j)

上述代码中，我们使用 numpy 包导入了所需的模块，然后使用 np.array() 创建了两个二维矩阵。接着，我们可以对这些矩阵进行常见的数学运算，如加减乘以及点乘。除此之外，还可以对矩阵进行转置和求逆操作。最后，我们还展示了如何求取矩阵的特征值和特征向量。

总之，Python 中的矩阵函数多种多样，可以实现各种各样的矩阵操作。因此，在使用 Python 进行数据分析和科学计算时，熟悉这些函数是非常重要的。