Bibliothèque de matrices (Matrix) de NumPy

　import numpy.matlib　
　import numpy as np
　3,3

Le résultat de la sortie est :

　[[　260605835-31　-52121167-31　130302917-31]
　[-52121167-31　113363538-30　-351817877-31]
　[　130302917-31　-351817877-31　21969522-31]]

import numpy.matlib　
import numpy as np
3,3

Le résultat de la sortie est :

1

import numpy.matlib　
import numpy as np
3,3

Le résultat de la sortie est :

　[[1　1　1
　[1　1　1
　[1　1　1.]]

1

import numpy.matlib　
import numpy as np
　3　4

Le résultat de la sortie est :

　[[1. 0. 0. 0. ]
　[0.　1. 0. 0. ]
　　1

numpy.matlib.identity()

La fonction numpy.matlib.identity() retourne une matrice unitaire de taille donnée.

La matrice unitaire est une matrice carrée, et les éléments sur la diagonale principale (dite diagonale principale) sont 1à l'exception de ceux qui sont tous à 0.

import numpy.matlib　
import numpy as np
print(np.matlib.identity(5, dtype = float))

Le résultat de la sortie est :

　[[　1. 0. 0. 0. 0. ]　
　[ 0. ]　1. 0. 0. 0. ]　
　[ 0. 0. 0. 0. ]　1. 0. 0. ]　
　[ 0. 0. 0. ]　1. 0. ]　
　[ 0. 0. 0. 0. ]　1.]]

numpy.matlib.rand()

La fonction numpy.matlib.rand() crée une matrice de taille donnée, remplie de données aléatoires.

import numpy.matlib　
　import numpy as np
　print(np.matlib.rand(3,3))

Le résultat de la sortie est :

　　　[[0.32547795　0.58224179　0.87177046]
　[0.83941411　0.43408716　0.43073829]
　[0.39730874　0.84168031　0.99831525]]

Les matrices sont toujours bidimensionnelles, tandis que ndarray est un tableau n-dimensional. Les deux objets sont interchangeables.

import numpy.matlib　
　import numpy as np
　i = np.matrix('1,2;3,4)　
　print(i)

Le résultat de la sortie est :

　　　[[1　2]　
　[3　4]]

import numpy.matlib　
　import numpy as np
　j = np.asarray(i)　
　print(j)

Le résultat de la sortie est :

　　　[[1　2]　
　[3　4]]

import numpy.matlib　
　import numpy as np
　k = np.asmatrix(j)　
　print(k)

　　　[[1　2]　
　[3　4]]