如何寫出比MATLAB更快的矩陣運算程序？如果禁用了MATLAB，則只能使用Python。Python優(yōu)于Matlab的優(yōu)點：1。通用編程語言，除了科學計算之外，它還可以做很多其他的事情，比如web。

如何寫出比MATLAB更快的矩陣運算程序？

如果禁用了MATLAB，則只能使用Python。

Python優(yōu)于Matlab的優(yōu)點：1。通用編程語言，除了科學計算之外，它還可以做很多其他的事情，比如web。2字符串運算比MATLAB更方便。請注意，即使是科學研究也常常是在弦上進行的。典型的結果是，許多人開始放棄Perl，轉而使用Python進行生物信息學分析，而MATLAB盡管有其生物信息學工具箱，卻毫無用處。對不起，我不知道你要從事哪個領域的科學研究。此示例可能不適用于您3。免費的。如果你不花很多錢去買盜版的MATLAB，你在發(fā)送文章時應該小心。但是Python沒有這個問題。MATLAB相對于Python的優(yōu)勢：1。矩陣運算非常方便。我沒有發(fā)現任何語言運算矩陣比MATLAB更好，Python numpy也不是。2運行程序后，可以在工作區(qū)中查看結果，以便于進一步觀察。但是Python似乎可以通過特殊的包來實現這一點。我從沒試過，但我不知道。三。在某些特定領域，matlab工具箱更可靠。畢竟，敢賣這么貴，沒有干貨是不夠的。許多Python包的源代碼非常復雜，比如numpy當然是值得信賴的，但是很難說您是否可以在Internet上下載包。

python用numpy來創(chuàng)建矩陣的例子？

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從numpy導入隨機

隨機數組=隨機。隨機（大小=（2，4））

#輸出

#數組（[[0.93848018，0.42005976，0.81470729，0.98797783]，[0.12242703，0.42756378，0.59705163，0.36619101

]numpy.數組

類型。除了隨機函數外，還有randInt函數可以生成整數隨機矩陣。

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從numpy隨機導入隨機.randint（1100，size=（3，3））

#output

#數組（[[74，76，46]，[90，16，8]，[21，41，31

]~numpy.數組是數組，當然不能實現矩陣乘法，你必須使用numpy.矩陣啊numpy.linalg公司在模塊中，

eigvals（）計算矩陣的特征值

eig（）返回包含特征值和相應特征向量的元組

參考代碼：

import numpy as NP

a=np.數組（[[1,2]，[3,4

）#示例矩陣

A1=np.linalg.eigvals公司（a） #獲取特征值

A2，B=np.linalg.eig公司（a） #其中A2也是特征值，B是特征向量

1。導入numpy并使用data1=mat（zeros（（））?創(chuàng)建一個3*3的zero矩陣。這里，zeros函數的參數是一個元組類型（3,3）data2=mat（ones（（））#來創(chuàng)建一個2*4 1矩陣。默認值是浮點數據。如果需要int type，可以使用dtype=intdata3=mat（隨機.rand這里的隨機模塊使用numpy中的隨機模塊，隨機.rand（2,2）創(chuàng)建一個二維數組，該數組需要轉換為#matrixdata4=mat（隨機.randint（10，size=（））#生成一個介于0和10之間的3*3隨機整數矩陣。如果需要指定下限，可以添加額外的參數data5=mat（隨機.randint（，size=（））#生成一個介于2和8之間的隨機整數矩陣6=mat（eye（，dtype=int））#生成一個2*2對角矩陣A1=[]A2=mat（diag（A1））#生成一個對角線為1、2和3的對角矩陣