包实现矩阵
matrix-henryj的Python项目详细描述
矩阵与向量代数
包含矩阵元素的Python列表
实现线性代数的基类矩阵 矩阵和典型运算，以及子类向量 对欧几里德向量有更具体的运算。在
安装
python3 -m pip install matrix-henryj
文档
示例
代码：
A=Matrix(2,2)b=Matrix(2,1)A.setVals([1,3,0,1])b.setVals([1,1])print(A*b)
输出：
^{pr2}$- 类矩阵：
- __初始化（self，rows，columns）
- 设置值（自身，值）
- 零（自身）
- ID（自身）
- __str_uuu（自我）
- __添加（自己，其他）
- __穆尔（自我，他人）
- __rmul_uu（自己，其他）
- __truediv_uu（自我，其他）
- __阴性（自我）
- __sub UUUU（自己，其他）
- __功率因数
- __mod UUUUU（自己，其他）
- __情商（自我，他人）
- __getitem_uu（自身，索引）
- 大小（自身）
- 转置（自身）
- 跟踪（自身）
- combMat（自身，其他）
- splitMat（自身，列）
- __行交换（self，row1，row2，factor）
- __行添加（self，row1，row2，factor）
- __行mult（self，row，factor）
- 索夫林（自我，他人）
- __高斯模拟（自身，其他）
- __乔丹消除（自我、他者）
- det（自我）
- 类向量（矩阵）：
- __初始化（self，行）
- __穆尔（自我，他人）
- 交叉（自我、他人）
- 长度（自身、其他）
- scalarProj（自己，其他）
- 规范化（自我）
类矩阵
实现线性代数矩阵和 矩阵可用的典型函数。在
\uu init\uuu（自己，其他）
用许多行和列初始化矩阵。在
设置值（自身值）
从左到右逐行为列表中的矩阵赋值。在
零（自身）
使矩阵成为零矩阵。在
身份证（自我）
使矩阵成为单位矩阵。在
自已
定义矩阵对象的字符串。在
添加（自己，其他）
返回两个矩阵的加法。在
穆穆（自我，其他）
返回两个矩阵或一个带因子的矩阵的乘法。在
（本人，其他）
返回两个矩阵或一个带因子的矩阵的乘法， 与穆相同。在
\uu truediv_uu（自我，其他）
返回与右边或 按因子划分。在
自我否定
返回矩阵中所有值的已更改符号。在
\uuu sub\uu（自己，其他）
返回两个矩阵的差。在
\uupow\uu（自我，因素）
将矩阵提升为整数或求逆 如果因子为负1。在
\uu mod_uu（自我，其他）
返回从右到另一个if的自逆乘法 矩阵，否则取每个元素自身的模。在
情商（自我，其他）
检查矩阵在每个位置是否相等。在
\uu getitem（自身，其他）
矩阵中索引处的值，先按行计数。在
尺寸（自身）
列表、列和行中矩阵的大小。在
转置（自身）
返回矩阵的转置，用列交换行。在
跟踪（自身）
返回矩阵的轨迹，即所有对角线元素的和。在
combMat（自身，其他）
返回单数矩阵中并排的两个矩阵。在
splitMat（self，col）
按列列列拆分矩阵并返回列表中的对象。在
行交换（self，row1，row2）
交换行1和行2的位置。在
行添加（self，row1，row2，factor）
将row2*因子添加到row1。在
\uuRowMult（自身、行、因子）
将行乘以因子。在
solveLin（自身，其他）
解出self*x=other，并为每个解返回x 每列都在另一列中。在
高斯模拟（自身，其他）
返回中自我和他人的高斯消去 self*x=其他。在
乔丹消除（自我，其他）
返回约旦消除自我和他人在 self*x=其他。在
检测（自身）
使用高斯消去法计算行列式。在
类向量（矩阵）一个实现欧几里德向量和典型运算的类 可以用他们。在
初始化（self，rows）
用行数初始化向量。在
穆穆（自我，其他）
返回两个向量的点积或每个向量的乘法 元素。在
交叉（自身、其他）
返回两个向量的叉积。在
长度（自身）
返回欧几里得向量长度。在
scalarProj（自身，其他）
返回self到other的标量投影。在
规范化（自我）
返回同一方向上长度为1的向量。在
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