首页 > 其他分享 >矩阵运算

矩阵运算

时间:2024-02-01 17:24:51浏览次数:18  
标签:return 运算 int 矩阵 list shape row matrix

"""
Functions for 2D matrix operations
"""

from __future__ import annotations

from typing import Any


def add(*matrix_s: list[list[int]]) -> list[list[int]]:
    """
    >>> add([[1,2],[3,4]],[[2,3],[4,5]])
    [[3, 5], [7, 9]]
    >>> add([[1.2,2.4],[3,4]],[[2,3],[4,5]])
    [[3.2, 5.4], [7, 9]]
    >>> add([[1, 2], [4, 5]], [[3, 7], [3, 4]], [[3, 5], [5, 7]])
    [[7, 14], [12, 16]]
    >>> add([3], [4, 5])
    Traceback (most recent call last):
      ...
    TypeError: 期望矩阵,而得到整数/列表
    """
    if all(_check_not_integer(m) for m in matrix_s):
        for i in matrix_s[1:]:
            _verify_matrix_sizes(matrix_s[0], i)
        return [[sum(t) for t in zip(*m)] for m in zip(*matrix_s)]
    raise TypeError("期望矩阵,而得到整数/列表")


def subtract(matrix_a: list[list[int]], matrix_b: list[list[int]]) -> list[list[int]]:
    """
    >>> subtract([[1,2],[3,4]],[[2,3],[4,5]])
    [[-1, -1], [-1, -1]]
    >>> subtract([[1,2.5],[3,4]],[[2,3],[4,5.5]])
    [[-1, -0.5], [-1, -1.5]]
    >>> subtract([3], [4, 5])
    Traceback (most recent call last):
      ...
    TypeError: 期望矩阵,而得到整数/列表
    """
    if (
        _check_not_integer(matrix_a)
        and _check_not_integer(matrix_b)
        and _verify_matrix_sizes(matrix_a, matrix_b)
    ):
        return [[i - j for i, j in zip(*m)] for m in zip(matrix_a, matrix_b)]
    raise TypeError("期望矩阵,而得到整数/列表")


def scalar_multiply(matrix: list[list[int]], n: float) -> list[list[float]]:
    """
    >>> scalar_multiply([[1,2],[3,4]],5)
    [[5, 10], [15, 20]]
    >>> scalar_multiply([[1.4,2.3],[3,4]],5)
    [[7.0, 11.5], [15, 20]]
    """
    return [[x * n for x in row] for row in matrix]


def multiply(matrix_a: list[list[int]], matrix_b: list[list[int]]) -> list[list[int]]:
    """
    >>> multiply([[1,2],[3,4]],[[5,5],[7,5]])
    [[19, 15], [43, 35]]
    >>> multiply([[1,2.5],[3,4.5]],[[5,5],[7,5]])
    [[22.5, 17.5], [46.5, 37.5]]
    >>> multiply([[1, 2, 3]], [[2], [3], [4]])
    [[20]]
    """
    if _check_not_integer(matrix_a) and _check_not_integer(matrix_b):
        rows, cols = _verify_matrix_sizes(matrix_a, matrix_b)

    if cols[0] != rows[1]:
        msg = (
            "无法乘以维度为 "
            f"({rows[0]},{cols[0]}) 和 ({rows[1]},{cols[1]}) 的矩阵"
        )
        raise ValueError(msg)
    return [
        [sum(m * n for m, n in zip(i, j)) for j in zip(*matrix_b)] for i in matrix_a
    ]


def identity(n: int) -> list[list[int]]:
    """
    :param n: nxn 矩阵的维度
    :type n: int
    :return: 形状为 [n, n] 的单位矩阵
    >>> identity(3)
    [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]
    """
    n = int(n)
    return [[int(row == column) for column in range(n)] for row in range(n)]


def transpose(
    matrix: list[list[int]], return_map: bool = True
) -> list[list[int]] | map[list[int]]:
    """
    >>> transpose([[1,2],[3,4]]) # doctest: +ELLIPSIS
    <map object at ...
    >>> transpose([[1,2],[3,4]], return_map=False)
    [[1, 3], [2, 4]]
    >>> transpose([1, [2, 3]])
    Traceback (most recent call last):
      ...
    TypeError: 期望矩阵,而得到整数/列表
    """
    if _check_not_integer(matrix):
        if return_map:
            return map(list, zip(*matrix))
        else:
            return list(map(list, zip(*matrix)))
    raise TypeError("期望矩阵,而得到整数/列表")


def minor(matrix: list[list[int]], row: int, column: int) -> list[list[int]]:
    """
    >>> minor([[1, 2], [3, 4]], 1, 1)
    [[1]]
    """
    minor = matrix[:row] + matrix[row + 1 :]
    return [row[:column] + row[column + 1 :] for row in minor]


def determinant(matrix: list[list[int]]) -> Any:
    """
    >>> determinant([[1, 2], [3, 4]])
    -2
    >>> determinant([[1.5, 2.5], [3, 4]])
    -1.5
    """
    if len(matrix) == 1:
        return matrix[0][0]

    return sum(
        x * determinant(minor(matrix, 0, i)) * (-1) ** i
        for i, x in enumerate(matrix[0])
    )


def inverse(matrix: list[list[int]]) -> list[list[float]] | None:
    """
    >>> inverse([[1, 2], [3, 4]])
    [[-2.0, 1.0], [1.5, -0.5]]
    >>> inverse([[1, 1], [1, 1]])
    """
    # https://stackoverflow.com/questions/20047519/python-doctests-test-for-none
    det = determinant(matrix)
    if det == 0:
        return None

    matrix_minor = [
        [determinant(minor(matrix, i, j)) for j in range(len(matrix))]
        for i in range(len(matrix))
    ]

    cofactors = [
        [x * (-1) ** (row + col) for col, x in enumerate(matrix_minor[row])]
        for row in range(len(matrix))
    ]
    adjugate = list(transpose(cofactors))
    return scalar_multiply(adjugate, 1 / det)


def _check_not_integer(matrix: list[list[int]]) -> bool:
    return not isinstance(matrix, int) and not isinstance(matrix[0], int)


def _shape(matrix: list[list[int]]) -> tuple[int, int]:
    return len(matrix), len(matrix[0])


def _verify_matrix_sizes(
    matrix_a: list[list[int]], matrix_b: list[list[int]]
) -> tuple[tuple[int, int], tuple[int, int]]:
    shape = _shape(matrix_a) + _shape(matrix_b)
    if shape[0] != shape[3] or shape[1] != shape[2]:
        msg = (
            "操作数的形状不匹配,形状为 "
            f"({shape[0], shape[1]}), ({shape[2], shape[3]})"
        )
        raise ValueError(msg)
    return (shape[0], shape[2]), (shape[1], shape[3])


def main() -> None:
    matrix_a = [[12, 10], [3, 9]]
    matrix_b = [[3, 4], [7, 4]]
    matrix_c = [[11, 12, 13, 14], [21, 22, 23, 24], [31, 32, 33, 34], [41, 42, 43, 44]]
    matrix_d = [[3, 0, 2], [2, 0, -2], [0, 1, 1]]
    print(f"加法操作, {add(matrix_a, matrix_b)  } \n")
    print(f"乘法操作, {multiply(matrix_a, matrix_b) } \n")
    print(f"单位矩阵: {identity(5)}\n")
    print(f"{matrix_c} 的子矩阵 = {minor(matrix_c, 1, 2)} \n")
    print(f"{matrix_b} 的行列式 = {determinant(matrix_b)} \n")
    print(f"{matrix_d} 的逆矩阵 = {inverse(matrix_d)}\n")


if __name__ == "__main__":
    import doctest

    doctest.testmod()
    main()

 

标签:return,运算,int,矩阵,list,shape,row,matrix
From: https://www.cnblogs.com/mlhelloworld/p/18001674

相关文章

  • 前缀和---子矩阵的和(模板)
      #include<iostream>usingnamespacestd;constintN=1010;inta[N][N],s[N][N];intmain(){intn,m,q;cin>>n>>m>>q;for(inti=1;i<=n;i++){for(intj=1;j<=m;j++){cin>&g......
  • 空值合并运算符 '??' 与 || 比较
    空值合并运算符'??'与||比较https://zh.javascript.info/nullish-coalescing-operator或运算符||可以以与??运算符相同的方式使用。`letfirstName=null;letlastName=null;letnickName="Supercoder";//显示第一个真值:alert(firstName||lastName||nic......
  • 外积,叉乘,矩阵乘法
    外积,叉乘,矩阵乘法在slam中,我们经常会遇到需要处理一些矩阵相乘的问题,例如我们在计算两个点的外积时,就需要算两个向量的叉乘,叉乘在计算机计算中比较麻烦,我们一般都是通过将其中一个向量转换成为一个反对称矩阵然后与另外一个进行矩阵乘法来解决的。叉乘:首先定义A,B:\[A=(a_1......
  • 双重按位非运算符 ~~ 对数字取整
    介绍按位非运算符(~)将操作数的位反转。它将操作数转化为32位的有符号整型。也就是可以对数字进行取整操作(保留整数部分,舍弃小数部分)。~-2//1~-2.222//1并且按位非运算时,任何数字 x(已被转化为32位有符号整型) 的运算结果都是 -(x+1)。那么双重按位非(~~)对数字的运......
  • 从C向C++——运算符重载
    本文的主要知识点是C++中的运算符重载。1.运算符重载所谓重载,就是赋予新的含义。函数重载(FunctionOverloading)可以让一个函数名有多种功能,在不同情况下进行不同的操作。**运算符重载(OperatorOverloading)**也是一个道理,同一个运算符可以有不同的功能。实际上,我们已经在不知不觉中......
  • C#中问号(?)运算符的历代新增用法
    本文是B站up主十月的寒流的相应视频的学习笔记,可以直接访问该视频获取更详细的讲解:C#中问号(?)运算符的历代新增用法C#1.0三目运算符stringres=x>5?"goood":"no"C#2.0可为空的值类型(NullableValueTypes)int?x=null;上述代码本质上是Nullable<int>x=nul......
  • 窥探向量乘矩阵的存内计算原理—基于向量乘矩阵的存内计算
    原文:窥探向量乘矩阵的存内计算原理—基于向量乘矩阵的存内计算-CSDN博客CSDN-一见已难忘在当今计算领域中,存内计算技术凭借其出色的向量乘矩阵操作效能引起了广泛关注。本文将深入研究基于向量乘矩阵的存内计算原理,并探讨几个引人注目的代表性工作,如DPE、ISAAC、PRIME等,它们在神经......
  • 矩阵
    一.矩阵的概念由\(n×m\)个数排成如下\(n\)行\(m\)列的一个表格\(\begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\\vdots&\vdots&&\vdots\\a_{n1}&a_{n2}&\cdot......
  • Visual Studio部署C++矩阵库Armadillo的方法
      本文介绍在VisualStudio软件中配置C++环境下线性代数运算库Armadillo的方法。  首先,我们需要在Armadillo库官网下载其源代码,直接点击下图所示红色框内部分即可。  点击上图所示位置后,将弹出一个新的下载界面;Armadillo库的源代码将随后自动下载。  接下来,我们在Vis......
  • (算法)高精度运算
    为什么要有高精度就是因为当数字长度很长的时候都超过了longlong了那么我们就可以通过开数组,集合等方式运算,其原理就是小学生的竖式运算,没想到一个竖式运算竟然可以这么恶,现在的算法已经折磨了后面的路不好走了……先来搞一下+,-,*,/的高精度运算(都是高进度之间的运算),其实就是进位,取......