这篇文章主要介绍了python创建对称矩阵的方法,结合实例形式分析了python基于numpy模块实现矩阵运算的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python创建对称矩阵的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
对称(实对称)矩阵也即:
step 1:创建一个方阵
>>> import numpy as np >>> X = np.random.rand(5**2).reshape(5, 5) >>> X array([[ 0.26984148, 0.25408384, 0.12412428487, 0.0194565 , 0.91287708], [ 0.31837673, 0.35493156, 0.74336268, 0.31810561, 0.04409245], [ 0.06644445, 0.8967897 , 0.10990936, 0.05036292, 0.72581982], [ 0.94758512, 0.21375975, 0.36781736, 0.1633904 , 0.36070709], [ 0.53263787, 0.18380491, 0.0225521 , 0.91239367, 0.75521585]])
step 2:保留其上三角部分
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WebmengWeb企业管理系统也简称“WebmengWeb”,是由创梦公司历时3年开发一款以电脑版+微信站+APP+手机版+PAD网站的多语言网站全方组合的营销型企业网站管理系统。WebmengWeb以PHP5+MYSQL做为技术基础进行开发,采用OOP(面向对象)方式进行基础运行框架搭建。模块化开发方式做为功能开发形式,框架易于功能扩展,代码维护,优秀的二次开发能力,可满足所有网站的应用需求。
>>> X = np.triu(X) # 保留其上三角部分 >>> X array([[ 0.26984148, 0.25408384, 0.12412428487, 0.0194565 , 0.91287708], [ 0. , 0.35493156, 0.74336268, 0.31810561, 0.04409245], [ 0. , 0. , 0.10990936, 0.05036292, 0.72581982], [ 0. , 0. , 0. , 0.1633904 , 0.36070709], [ 0. , 0. , 0. , 0. , 0.75521585]])
step 3:将上三角”拷贝”到下三角部分
>>> X += X.T - np.diag(X.diagonal()) >>> X array([[ 0.26984148, 0.25408384, 0.12412428487, 0.0194565 , 0.91287708], [ 0.25408384, 0.35493156, 0.74336268, 0.31810561, 0.04409245], [ 0.12412428487, 0.74336268, 0.10990936, 0.05036292, 0.72581982], [ 0.0194565 , 0.31810561, 0.05036292, 0.1633904 , 0.36070709], [ 0.91287708, 0.04409245, 0.72581982, 0.36070709, 0.75521585]])
注意,要减去一次对角线上的元素。因为上三角cov,和下三角cov.T在进行相加时会把主对角线上的元素相加两次。
step 4:测试
>>> X.T == X array([[ True, True, True, True, True], [ True, True, True, True, True], [ True, True, True, True, True], [ True, True, True, True, True], [ True, True, True, True, True]], dtype=bool)










