深度学习与大模型-矩阵

发布于:2025-03-15 ⋅ 阅读:(19) ⋅ 点赞:(0)

矩阵其实在我们的生活中也有很多应用,只是我们没注意罢了。

1. 矩阵是什么?

简单来说,矩阵就是一个长方形的数字表格。比如你有一个2行3列的矩阵,可以写成这样:

这个矩阵有2行3列,每个数字都有一个位置,比如第一行第二列的数字是2。

2. 生活中的矩阵

  • Excel表格:如果你用过Excel,其实你已经接触过矩阵了。Excel里的数据表就是一个矩阵,每一行和每一列都有特定的数据。

  • 图像处理:一张黑白图片可以看作一个矩阵,每个像素点的灰度值就是矩阵中的一个元素。彩色图片则是三个矩阵(红、绿、蓝)的组合。

  • 天气数据:假设你记录了一周每天的温度、湿度和风速,这些数据可以组成一个7行3列的矩阵,每一行代表一天,每一列代表一个气象指标。

3. 矩阵的运算

  • 加法:两个相同大小的矩阵可以相加,对应位置的元素相加。比如:

 

  • 数乘:一个矩阵乘以一个数,就是每个元素都乘以这个数。比如:

 

  • 乘法:矩阵乘法稍微复杂一点,但也很实用。比如:

 

4. 矩阵的应用

  • 计算机图形学:在3D游戏中,物体的旋转、缩放和平移都是通过矩阵运算来实现的。

  • 数据分析:在统计学和机器学习中,数据通常以矩阵的形式表示,方便进行各种计算和分析。

  • 网络搜索:Google的PageRank算法就是用矩阵来表示网页之间的链接关系,通过矩阵运算来排名网页。

5. python演示

矩阵其实就是一种数字表格,生活中随处可见。理解矩阵不仅能帮我们更好地处理数据,还能在计算机、工程等领域大显身手。希望大家以后看到矩阵时,能想到它不仅仅是数学符号,而是我们生活中的一部分!

5.1 安装numpy和 matplotlib

pip install numpy matplotlib

5.2  python代码实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个3x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

print("矩阵:\n", matrix)

# 可视化矩阵
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.imshow(matrix, cmap='viridis', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.title('矩阵可视化')
plt.xticks(np.arange(matrix.shape[1]), np.arange(matrix.shape[1]))
plt.yticks(np.arange(matrix.shape[0]), np.arange(matrix.shape[0]))
plt.grid(True)
plt.show()


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