python中的列矩阵表示答案

【问题标题】：column matrix representation in pythonpython中的列矩阵表示
【发布时间】：2013-03-18 12:38:30
【问题描述】：

如何在python中表示列矩阵和行矩阵？

A =[1,2,3,4]

和

【问题讨论】：

这取决于你到底需要什么，试着向我们解释你为什么需要这个。 python中的列表总是像行矩阵，但使用不同的数据类型你可以得到你需要的。
我有 2 个矩阵一个行矩阵和另一个列矩阵。我想将这两个相乘。
查看stackoverflow.com/questions/10508021/…

标签： python matrix

【解决方案1】：

矩阵是二维结构。在纯 Python 中，矩阵最自然的表示形式是列表。

所以，你可以写一个行矩阵：

[[1, 2, 3, 4]]

并将列矩阵写为：

[[1],
 [2],
 [3],
 [4]]

这也很好地扩展到 m x n 矩阵：

[[10, 20],
 [30, 40],
 [50, 60]]

有关如何在纯 Python 中开发完整矩阵包的示例，请参阅 matfunc.py。它的文档是here。

这是一个在普通 python 中使用 list-of-lists 表示进行矩阵乘法的示例：

>>> from pprint import pprint
>>> def mmul(A, B):
        nr_a, nc_a = len(A), len(A[0])
        nr_b, nc_b = len(B), len(B[0])
        if nc_a != nr_b:
            raise ValueError('Mismatched rows and columns')
        return [[sum(A[i][k] * B[k][j] for k in range(nc_a))
                 for j in range(nc_b)] for i in range(nr_a)]

>>> A = [[1, 2, 3, 4]]
>>> B = [[1],
         [2],
         [3],
         [4]]

>>> pprint(mmul(A, B))
[[30]]

>>> pprint(mmul(B, A), width=20)
[[1, 2, 3, 4],
 [2, 4, 6, 8],
 [3, 6, 9, 12],
 [4, 8, 12, 16]]

正如另一位受访者所说，如果您认真对待矩阵运算，您应该安装numpy，它直接支持许多矩阵运算：

【讨论】：

开始永远不要太早。老实说，我认为使用 numpy 数组将比尝试使用列表复制它们的功能要容易得多。
@RaymondHettinger 我刚刚找到了这个答案，但是你的答案中的链接已经失效了！

【解决方案2】：

这是我对矩阵函数的实现，它采用矩阵的行数、列数和起始值

def matrix(rows, cols, start=0):
    return [[c + start + r * cols for c in range(cols)] for r in range(rows)]

用法：

>>> m = matrix(5, 1)
>>> m
[[0], [1], [2], [3], [4]]
>>> m = matrix(3, 3, 10)
>>> m
[[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]

【讨论】：