同维矩阵的matlab定义矩阵维数是什么？同维矩阵就是同型矩阵吗？求同维矩阵与同型矩阵两者的区别。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-15 15:55 标签： matlab定义矩阵维数
NumPy库的核心是矩阵及其运算。
使用array()函数可以将python的array_like数据转变成数组形式，使用matrix()函数转变成矩阵形式。
基于习惯，在实际使用中较常用array而少用matrix来表示矩阵。
然后即可使用相关的矩阵运算了
import numpy as np
a = [[1,2,3],[4,5,5],[4,5,5]]
len = a.shape[0] #多维数组的行数
print(a.dtype) #输出元素类型
#另外也还可以使用切片方式来处理数组
然后是涉及到的ufunc(universal function)运算，它是一种能对数组的每个元素进行操作的函数。NumPy内置的许多ufunc函数都是在C语言级别实现的，因此它们的计算速度非常快。
1 &&& x = np.linspace(0, 2*np.pi, 10)
2 # 对数组x中的每个元素进行正弦计算，返回一个同样大小的新数组
3 &&& y = np.sin(x)
有的通用运算函数有：
np.add(a,b)
a.sum(axis=0,1)#axis为0计算全部数据的和，为1则按行计算数据的和
等等其它矩阵可参与的数据计算。
a = array([[1,2,3],[2,3,4]])
array(list): 创建矩阵或高维向量，例如a = array([[0,1,2,3],[4,5,6,7]])，传入参数也可以是元组
shape: 表示向量大小的元组，例如a.shape结果为tuple，形如(2,3)
ndim: 表示矩阵或高维向量的维数，例如矩阵a的a.ndim为2
size: 表示向量总元素数
itemsize: 表示元素所占字节数
nbytes: 表示向量所占字节数
real: 所有元素的实部，返回的还是矩阵形式
imag: 所有元素的虚部，返回的还是矩阵形式
flat: 用一维数组表示矩阵或高维向量（常用于顺序遍历）
T: 表示矩阵的转置矩阵（也适用于高维向量），例如：a.T
zeros(shape): 创建全0矩阵或高维向量，例如a = zeros((2,3))
ones(shape)：创建全1矩阵或高维向量，例如a = ones((2,3))
add(matrix)：将矩阵对应元素相加，结果相当于直接用加号
dot(matrix)&矩阵乘法，注意必须满足&能乘&的要求&如果是*，则需注意：&
1 aaa = array([[10,9,8],[7,6,5],[42,33,2]])
2 a = aaa.min(0)
#取每一列的最小值，返回的是一个数组
3 aaa*aaa#相当于aaa**2：
5 #[[ 100,
#aaa每行元素分别与a相乘，结果为
11 #[[ 70,
12 # [ 49,
13 # [294, 198,
#结果与上相同
#aaa中每个元素乘以3
reshape(shape)&得到改变形状的矩阵，例如a = array([[1,2,3],[4,5,6]]).reshape((3,2))的结果为[[1,2],[3,4],[5,6]]。注意矩阵的大小不能改变，即reshape的参数表示的矩阵元素数必须等于原矩阵的元素数。&transpose()&得到矩阵的转置矩阵，a.transpose()相当于a.T&swapaxes(d1,d2)&调换给定的两个维度&flatten()&返回对应一维向量，例如：
1 aaa = array([[10,9,8],[7,6,5],[42,33,2]])
2 aaa.flatten()
3 #返回值为：
4 array([10,
5, 42, 33,
tolist()&得到矩阵对象转化为list的结果
1 aa = aaa.tolist()
2 aa返回为list型（每一行又是一个子list）：
3 [[10, 9, 8], [7, 6, 5], [42, 33, 2]]
5 #返回为：
6 [10, 9, 8]
min(axis)&得到所有元素中的最小值。当给定axis值（min(0)或min(axis=0)）时，在该坐标上求最小值（得到数组）&例如：
1 aaa = array([[10,9,8],[7,6,5],[42,33,2]])
2 aaa.min()
3 返回为：aaa矩阵中所有元素的最小值
4 结果为：2
5 aaa.min(0)
6 返回为：aaa矩阵中所有列中元素的最小值
7 结果为：array([7, 6, 2])
8 aaa.min(1)
9 返回为：aaa矩阵中所有行中元素的最小值
10 结果为：array([8, 5, 2])
max(axis)&得到所有元素中的最小值。缺省参数axis作用和min()相同&sum()&得到数组元素之和，得到的是一个数字。
也可以aaa.sum(axis)，分别求每一行或者是每一列的元素之和
cumsum()&得到累计和，即依次加一个元素求和的一维数组。&例如：
1 aaa.cumsum()
2 结果为：array([ 10,
87, 120, 122])
prod()&得到数组所有元素之积，是个数字。也可以aaa.sum(axis)，分别求每一行或者是每一列的元素之积
cumprod()&得到累计积，例子形式与上面cumsum()相同，这两个函数也都可以分坐标累计加和累计乘。&mean()&得到元素的平均数&all()&如果所有元素为真，返回真；否则返回假&any()&如果所有元素只要有一个真，返回真；否则返回假。&特征值&linalg.eigvals()&返回A的特征值&linalg.eig(A)&返回A的特征值和特征向量，例如(eval, evec) = linalg.eig(A)，其中eval的对角元为A的各个特征值，evec对应各列是相应特征向量。
1 &&& a = array([[-1,1,0],
[ 1,0,2]])
4 &&& eval, evec = linalg.eig(a)
5 &&& eval
6 array([ 2.,
7 &&& evec
8 array([[ 0.
, -0., -0.]])
即特征向量为&1=2的(0,0,1)和&2=&3=1的(0.4,0.8,-0.4)
阅读(...) 评论()简述职能型、矩阵型和项目型组织之间的不同点。
1.& 职能式组织适合完成相对稳定的任务，矩阵式组织适合变化比较快的任务。项目型适合常见于一些涉及大型项目的公司。
2.& 职能式组组织强调按专业技术分工纵向管理力度强，矩阵式组织加强了各专业分工之间的横向管理力度。项目型是一种单目标的垂直组织方式。
3.& 职能式组织按部门、岗位具有的专业技术、资源特性分解任务，有很强的专业技术分工；矩阵式组织以任务为中心，把任务按功能、模块、性质 分解从职能部门组织资源。项目型组织的目标单一，完全以项目为中心安排工作，能够对客户的要求做出及时响应，有利于项目的顺利完成。
4.& 职能式组织是层级管理。下级的工作处于被动。矩阵式组织里员工的目标直接是任务，处于主动工作。项目经理对项目成员有完全的领导权，是项目的真正、唯一的领导者。
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leitingok 回答正确,问题补充对于所给矩阵,1,2,3列线性无关(是列向量组的极大无关组),1,2,3行线性无关(是行向量组的极大无关组),[ 第4行 = (4/5)第1行 - (7/5)第2行+(6/5)第3行 ]所以它们生成的向量空间都是3维的.注意:尽管它们生成的空间的维数相同,但这两个空间是有本质区别的:一个是由4维向量构成,一个是由3维向量构成
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