从矩阵到数组 - Python

在Python中，矩阵是由列表（list）构成的二维数组。每个列表代表矩阵的一行，因此可以轻松地使用Python中的嵌套列表来表示矩阵。但有时候，我们需要将矩阵转化为数组，以便利用Numpy库的一些功能来处理数据。

将矩阵转化为数组

我们可以使用Numpy库中的numpy.array()函数将矩阵转化为数组。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 一个3x3的矩阵
matrix = [[1, 2, 3],
          [4, 5, 6],
          [7, 8, 9]]

# 将矩阵转换为数组
array = np.array(matrix)

# 打印输出
print(array)

运行上述代码，可以得到以下输出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

我们可以看到，矩阵已经成功地被转化为了数组。

数组的操作

一旦矩阵被转换为数组，我们就可以使用Numpy库中的一些功能来处理数据。以下是一些常见的用例：

矩阵或数组的加法和减法

import numpy as np

# 两个3x3的矩阵
matrix1 = [[1, 2, 3],
           [4, 5, 6],
           [7, 8, 9]]

matrix2 = [[9, 8, 7],
           [6, 5, 4],
           [3, 2, 1]]

# 转换为数组
array1 = np.array(matrix1)
array2 = np.array(matrix2)

# 矩阵或数组的加法
add = array1 + array2

# 矩阵或数组的减法
subtract = array1 - array2

# 打印输出
print(add)
print(subtract)

运行上述代码，可以得到以下输出：

[[10 10 10]
 [10 10 10]
 [10 10 10]]

[[-8 -6 -4]
 [-2  0  2]
 [ 4  6  8]]

数组中所有元素的平均值、最大值和最小值

import numpy as np

# 一个3x3的矩阵
matrix = [[1, 2, 3],
          [4, 5, 6],
          [7, 8, 9]]

# 转化为数组
array = np.array(matrix)

# 数组中所有元素的平均值
mean = np.mean(array)

# 数组中所有元素的最大值
maximum = np.max(array)

# 数组中所有元素的最小值
minimum = np.min(array)

# 打印输出
print(mean)
print(maximum)
print(minimum)

运行上述代码，可以得到以下输出：

5.0
9
1

数组的转置

import numpy as np

# 一个3x3的矩阵
matrix = [[1, 2, 3],
          [4, 5, 6],
          [7, 8, 9]]

# 转化为数组
array = np.array(matrix)

# 数组的转置
transpose = np.transpose(array)

# 打印输出
print(transpose)

运行上述代码，可以得到以下输出：

[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]

总结

Python中的嵌套列表可以用于表示矩阵，但为了能够使用Numpy库中的一些功能，我们需要将矩阵转化为数组。将矩阵转化为数组非常简单，只需要使用numpy.array()函数即可。一旦矩阵被转化为了数组，我们就可以使用Numpy库中的各种功能来处理数据，例如矩阵或数组的加法和减法、数组中所有元素的平均值、最大值和最小值以及数组的转置等。