急速入門Python數據分析（2）--矩陣回顧

因為Numpy就是為高效的數組和矩陣運算作底層支撐的，所以不可避免首先你要對矩陣有簡單的了解。在此僅僅對矩陣做一個簡單的前情回顧，並且在專題中也不會對矩陣做複雜的運算，所以你大可不必擔心接下來的內容會讓你就此止步。如下的內容足夠你應對這個專題。當然如果你有足夠多的時間跟精力也可以去深入了解線性代數相關的內容（個人感覺線性代數的內容不是太難，如果你對此毫無概念推薦你去中國大學Mooc選修一門課做以了解，這將是你作為高級數據分析師必須逾越的門檻線性代數_中國大學MOOC。

1、什麼是矩陣

matrix = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]n# 或者你可以用如下的方式創建一個3行3列的矩陣nmatrix2 = [[0, 0, 0]]*3n# 更或者你用Python的列表推導式更簡潔地書寫為：nmatrix3 = [[0 for i in range(3)] for i in range(3)]n

2、幾個特殊的矩陣

• 全0或者全1的矩陣

• 單位矩陣：從左上角到右下角的對角線（稱為主對角線）上的元素均為1。除此以外全都為0的方陣。

.

3、 矩陣的運算

• 矩陣的加減法（相加相減的兩個矩陣必須要有相同的行和列，對應位置元素的加減）

• 矩陣的乘法

兩個矩陣的乘法僅當第一個矩陣A的列數和另一個矩陣B的行數相等時才能定義。如A是m×n矩陣和B是n×p矩陣，它們的乘積C是一個m×p矩陣

，它的一個元素：

並將此乘積記為:

即它滿足如下的運算規律：

根據如上的運算規律，大家可以自證，任何一個舉證乘以單位矩陣，都是這個矩陣本身。

矩陣乘法舉例：

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