主要介绍了Python实现的矩阵转置与矩阵相乘运算,结合实例形式分析了Python针对矩阵进行转置与相乘运算的相关实现技巧与操作注意事项,需要的朋友可以参考下

近来想要做一做人脸识别相关的内容，主要是想集成一个系统，看到opencv已经集成了三种性能较好的算法，但是还是想自己动手试一下，毕竟算法都比较初级。 操作环境：python2.7 第三方库：opencv for python、numpy 第一种比较经典的算法就是特征脸法，本质上其实就是PCA降维，这种算法的基本思路是，把二维的图像先灰度化，转化为一通道的图像，之后再把它首尾相接转化为一个列向量，假设图像大小是20*20的，那么这个向量就是400维，理论上讲组织成一个向量，就可以应用任何机器学习算法了，但是维度太高算法复杂度也会随之升高，所以需要使用PCA算法降维，然后使用简单排序或者KNN都可

今天小编就为大家分享一篇对python中矩阵相加函数sum()的使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

利用Python，实现雅克比(Jacobi)迭代法以及高斯-塞德尔(G-S)迭代法【矩阵形式】 本文讲解使用Jacobi迭代和G-S迭代算法求解方程组的Python代码实现，同时涉及算法的原理阐述。 文章目录【Jacobi算法原理】【Jacobi的Python代码实现】1.1输入自变量个数mu，方程个数nu，迭代误差精度e1.2初始化LDU矩阵（p为行数，q为当前列数。）1.3构建自变量初值X_Current矩阵1.4初始化因变量y矩阵1.5计算并得到G1，d1矩阵（参照前面的Jacobi迭代公式）1.6将迭代计算公式放入循环中，当迭代误差达到e精度时，打印X的求解结果【G-S算法原理】【G

工程实践中，多数情况下，大矩阵一般都为稀疏矩阵，所以如何处理稀疏矩阵在实际中就非常重要。本文以Python里中的实现为例，首先来探讨一下稀疏矩阵是如何存储表示的。 1.sparse模块初探 python中scipy模块中，有一个模块叫sparse模块，就是专门为了解决稀疏矩阵而生。本文的大部分内容，其实就是基于sparse模块而来的。 第一步自然就是导入sparse模块 >>> from scipy import sparse 然后help一把，先来看个大概 >>> help(sparse) 直接找到我们最关心的部分： Usage information ==========

python制作黑客帝国矩阵雨，含有数字、字母、文字版。

主要介绍了python矩阵运算,转置,逆运算,共轭矩阵实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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python_矩阵运算，很详细的一篇，全程解读

涵盖了矩阵加法、乘法、幂、克罗内克积、克罗内克和、阿达马积等的运算，也支持矩阵元素更改、追加、扩充和旋转，以及60余种特殊矩阵的构建