我就廢話不多說(shuō)了，大家還是直接看代碼吧！

#先定義兩個(gè)矩陣X=np.array([[1,2104,5,1,45],[1,1416,3,2,40],[1,1534,3,2,30],[1,852,2,1,36]]) y=np.array([45,40,30,36])#內(nèi)積以后發(fā)現(xiàn)c=np.dot(X.T,X)carray([[ 4, 5906, 13, 6, 151], [ 5906, 9510932, 21074, 8856, 228012], [ 13, 21074, 47, 19, 507], [ 6, 8856, 19, 10, 221], [ 151, 228012, 507, 221, 5821]])c.Id=np.dot(c.I,X.T)Traceback (most recent call last): File '<ipython-input-59-5f34dde97959>', line 1, in <module> d=np.dot(c.I,X.T) AttributeError: ’numpy.ndarray’ object has no attribute ’I’#說(shuō)明array進(jìn)行內(nèi)積以后已經(jīng)不是array對(duì)象，成為ndarray對(duì)象，不能再進(jìn)行.I,.T,.M的操作。#解決方法：把結(jié)果轉(zhuǎn)為matrix就可以a=np.matrix([[ 4, 5906, 13, 6, 151], [ 5906, 9510932, 21074, 8856, 228012], [ 13, 21074, 47, 19, 507], [ 6, 8856, 19, 10, 221], [ 151, 228012, 507, 221, 5821]])a.Imatrix([[ -4.12181049e+13, 1.93633440e+11, -8.76643127e+13, -3.06844458e+13, 2.28487459e+12], [ 1.93633440e+11, -9.09646601e+08, 4.11827338e+11, 1.44148665e+11, -1.07338299e+10], [ -8.76643127e+13, 4.11827338e+11, -1.86447963e+14, -6.52609055e+13, 4.85956259e+12], [ -3.06844458e+13, 1.44148665e+11, -6.52609055e+13, -2.28427584e+13, 1.70095424e+12], [ 2.28487459e+12, -1.07338299e+10, 4.85956259e+12, 1.70095424e+12, -1.26659193e+11]])

補(bǔ)充知識(shí)：矩陣和向量共軛

矩陣包括實(shí)數(shù)矩陣和復(fù)數(shù)矩陣。

矩陣的轉(zhuǎn)置是將其行列互換位置，

矩陣的共軛轉(zhuǎn)置則是在矩陣轉(zhuǎn)置的基礎(chǔ)上（行列互換位置）對(duì)其每一個(gè)元素取共軛。

形如 a+bi的復(fù)數(shù)，其共軛為a-bi。實(shí)數(shù)的共軛等于它本身。

所以，實(shí)數(shù)矩陣的共軛轉(zhuǎn)置矩陣就是轉(zhuǎn)置矩陣，復(fù)數(shù)矩陣的共軛轉(zhuǎn)置矩陣就是行列互換位置后每個(gè)元素取共軛。

在Fortran中，其調(diào)用函數(shù)為：

CONJG(x)

求x的共軛復(fù)數(shù)。x:C, 結(jié)果:C

以上這篇python矩陣運(yùn)算,轉(zhuǎn)置,逆運(yùn)算,共軛矩陣實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。