python在线编程 如何写出比MATLAB更快的矩阵运算程序？

如何写出比MATLAB更快的矩阵运算程序？

如果禁用了MATLAB，则只能使用Python。

Python优于Matlab的优点：1。通用编程语言，除了科学计算之外，它还可以做很多其他的事情，比如web。2字符串运算比MATLAB更方便。请注意，即使是科学研究也常常是在弦上进行的。典型的结果是，许多人开始放弃Perl，转而使用Python进行生物信息学分析，而MATLAB尽管有其生物信息学工具箱，却毫无用处。对不起，我不知道你要从事哪个领域的科学研究。此示例可能不适用于您3。免费的。如果你不花很多钱去买盗版的MATLAB，你在发送文章时应该小心。但是Python没有这个问题。MATLAB相对于Python的优势：1。矩阵运算非常方便。我没有发现任何语言运算矩阵比MATLAB更好，Python numpy也不是。2运行程序后，可以在工作区中查看结果，以便于进一步观察。但是Python似乎可以通过特殊的包来实现这一点。我从没试过，但我不知道。三。在某些特定领域，matlab工具箱更可靠。毕竟，敢卖这么贵，没有干货是不够的。许多Python包的源代码非常复杂，比如numpy当然是值得信赖的，但是很难说您是否可以在Internet上下载包。

矩阵怎么进行加减？

1. 我们首先找到一个新的矩阵。要加和减矩阵，我们需要两个矩阵。我们将第一个矩阵定义为a.

2。第二步，我们找到另一个矩阵。我们把这个矩阵定义为B矩阵。我们单独定义。最好在下面加以区分

3。第三步，我们首先进行加法运算。操作过程是将两个矩阵并排写出来，在相应的位置上进行加减运算，如下图所示

4。第四步，我们对矩阵进行减法运算，A是被减法的矩阵，B是减法器。和加法基本相似，也是相应位置的减法数。

5. 矩阵被广泛应用。我建议你好好学习这部分。

Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？

对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转用Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。

首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。

那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。

Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。

好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？

python怎么实现矩阵运算？

1. Numpy导入并使用data1=mat（zeros（（））ා创建3*3 zero矩阵，其中zeros函数的参数是元组类型（3,3）data2=mat（ones（（））ා创建2*4 1矩阵。默认值是浮点数据。如果需要int type，可以使用dtype=intdata3=mat（随机.rand（））#这里的随机模块使用numpy中的随机模块随机.rand（2,2）创建一个二维数组，该数组需要转换为#matrixdata4=mat（随机.randint（10，size=（））#生成一个介于0和10之间的3*3随机整数矩阵。如果需要指定下限，可以添加额外的参数data5=mat（随机.randint（，size=（））；生成一个介于2和8之间的随机整数矩阵，data6=mat（eye（，dtype=int））；生成一个2*2矩阵对角线矩阵A1=[]A2=mat（diag（A1））#生成一个带有对角线1、2和3的对角线矩阵