使用python表示矩阵的方法：
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使用“import numpy”语句导入numpy包。用numpy包的array函数创建一个二维数组，这个二维数组就表示矩阵
示例代码如下：
执行结果如下：
python的一个很重要的包是numpy包，这个包可以很方便的做数据科学计算。numpy中有很多方法，array,matrix，对于数据集的每一条数据，可以通过matrix函数来将其转换为矩阵形式，并且还有reshape方法，可以调整矩阵的行和列。
你可以用scipy包的misc.imsave函数，下面是示例代码随机生成一个600X800X3的矩阵，然后写入图片import numpy as npfrom scipy.misc import imsavex = np.random.random((600,800,3))imsave('meelo.jpg', x)
python将数组转换为矩阵，方法如下：
数组转换矩阵：
A ＝ mat（s［］）
Python的定义：
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。
它常被为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写。比如3D游戏中的图形渲染模块，速度要求非常高，就可以用C++重写。
# Python3.6
import numpy as np
while True:
x = input("输入一个m维数组,元素以空格分开：")
try:
# split input
x = x.split()
s = []
# iterate:str--int
for i in x:
s.append(int(i))
x = s
break
except:
print("输入有错，请重新输入。")
while True:
n = input("整数n：")
try:
n = int(n)
break
except:
print("输入有错，请重新输入。")
# map object --list object
lst = [i for i in x]
# list object --numpy.array object
mtrx = np.array(lst)
# copy the 1st line of matrix as a template
mtrx_1 = np.copy(mtrx)
k = len(mtrx)
# reshape (k,) to (1,k) for concatenate
mtrx = np.reshape(mtrx, (1, k))
# calculate left lines
for i in range(1, n):
tmp = np.power(mtrx_1, i+1)
tmp = np.reshape(tmp, (1, k))
mtrx = np.concatenate((mtrx, tmp), axis=0)
print(mtrx)
直接两个矩阵相加就可以了
两个矩阵相加即是对应位置的相加，而Python中的True、False值相加时是相当于1和0的，np中加之后又要保持原来的数据类型，所以1+1=2也会变成True
import numpy as np
a = np.array([[True, True], [False, False]])
b = np.array([[True, False], [True, False]])
a
array([[ True, True],
[False, False]], dtype=bool)
b
array([[ True, False],
[ True, False]], dtype=bool)
a + b
array([[ True, True],
[ True, False]], dtype=bool)
True + False
1
True + True
2
False + False
bool(1)
True
bool(2)
True
bool(0)
False
