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

如何寫(xiě)出比MATLAB更快的矩陣運(yùn)算程序？

如果禁用了MATLAB，則只能使用Python。

Python優(yōu)于Matlab的優(yōu)點(diǎn)：1。通用編程語(yǔ)言，除了科學(xué)計(jì)算之外，它還可以做很多其他的事情，比如web。2字符串運(yùn)算比MATLAB更方便。請(qǐng)注意，即使是科學(xué)研究也常常是在弦上進(jìn)行的。典型的結(jié)果是，許多人開(kāi)始放棄Perl，轉(zhuǎn)而使用Python進(jìn)行生物信息學(xué)分析，而MATLAB盡管有其生物信息學(xué)工具箱，卻毫無(wú)用處。對(duì)不起，我不知道你要從事哪個(gè)領(lǐng)域的科學(xué)研究。此示例可能不適用于您3。免費(fèi)的。如果你不花很多錢(qián)去買(mǎi)盜版的MATLAB，你在發(fā)送文章時(shí)應(yīng)該小心。但是Python沒(méi)有這個(gè)問(wèn)題。MATLAB相對(duì)于Python的優(yōu)勢(shì)：1。矩陣運(yùn)算非常方便。我沒(méi)有發(fā)現(xiàn)任何語(yǔ)言運(yùn)算矩陣比MATLAB更好，Python numpy也不是。2運(yùn)行程序后，可以在工作區(qū)中查看結(jié)果，以便于進(jìn)一步觀察。但是Python似乎可以通過(guò)特殊的包來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。我從沒(méi)試過(guò)，但我不知道。三。在某些特定領(lǐng)域，matlab工具箱更可靠。畢竟，敢賣(mài)這么貴，沒(méi)有干貨是不夠的。許多Python包的源代碼非常復(fù)雜，比如numpy當(dāng)然是值得信賴(lài)的，但是很難說(shuō)您是否可以在Internet上下載包。

python用numpy來(lái)創(chuàng)建矩陣的例子？

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從numpy導(dǎo)入隨機(jī)

隨機(jī)數(shù)組=隨機(jī)。隨機(jī)（大小=（2，4））

#輸出

#數(shù)組（[[0.93848018，0.42005976，0.81470729，0.98797783]，[0.12242703，0.42756378，0.59705163，0.36619101

]numpy.數(shù)組

類(lèi)型。除了隨機(jī)函數(shù)外，還有randInt函數(shù)可以生成整數(shù)隨機(jī)矩陣。

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從numpy隨機(jī)導(dǎo)入隨機(jī).randint（1100，size=（3，3））

#output

#數(shù)組（[[74，76，46]，[90，16，8]，[21，41，31

]~numpy.數(shù)組是數(shù)組，當(dāng)然不能實(shí)現(xiàn)矩陣乘法，你必須使用numpy.矩陣啊numpy.linalg公司在模塊中，

eigvals（）計(jì)算矩陣的特征值

eig（）返回包含特征值和相應(yīng)特征向量的元組

參考代碼：

import numpy as NP

a=np.數(shù)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(dǎo)入numpy并使用data1=mat（zeros（（））?創(chuàng)建一個(gè)3*3的zero矩陣。這里，zeros函數(shù)的參數(shù)是一個(gè)元組類(lèi)型（3,3）data2=mat（ones（（））#來(lái)創(chuàng)建一個(gè)2*4 1矩陣。默認(rèn)值是浮點(diǎn)數(shù)據(jù)。如果需要int type，可以使用dtype=intdata3=mat（隨機(jī).rand這里的隨機(jī)模塊使用numpy中的隨機(jī)模塊，隨機(jī).rand（2,2）創(chuàng)建一個(gè)二維數(shù)組，該數(shù)組需要轉(zhuǎn)換為#matrixdata4=mat（隨機(jī).randint（10，size=（））#生成一個(gè)介于0和10之間的3*3隨機(jī)整數(shù)矩陣。如果需要指定下限，可以添加額外的參數(shù)data5=mat（隨機(jī).randint（，size=（））#生成一個(gè)介于2和8之間的隨機(jī)整數(shù)矩陣6=mat（eye（，dtype=int））#生成一個(gè)2*2對(duì)角矩陣A1=[]A2=mat（diag（A1））#生成一個(gè)對(duì)角線為1、2和3的對(duì)角矩陣