Python用scipy生成特殊矩阵
作者：微小冷
本文主要介绍了Pytho用scipy生成特殊矩阵详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们可以参考一下
scipy.linalg中提供了一系列特殊矩阵的生成方法，包括循环矩阵、汉克尔矩阵、费德勒矩阵、阿达马矩阵、莱斯利矩阵、希尔伯特及其逆矩阵、帕斯卡及其逆矩阵等。
循环矩阵
A = circulant([1,2,3]) print(A) ''' [[1 3 2] [2 1 3] [3 2 1]] '''
汉克尔矩阵
汉克尔矩阵和循环矩阵十分相似，不过在向左移位的过程中，hankel(c, r=None)在末尾直接赋0。若r不为None，则通过r对末位进行赋值
print(hankel([1,2,3,4], [0,7,7,8,9])) ''' [[1 2 3 4 7] [2 3 4 7 7] [3 4 7 7 8] [4 7 7 8 9]] '''
费德勒矩阵
阿达马矩阵
阿达马矩阵的每个元素都是± 1 \pm1±1，每行都互相正交，常用于纠错码。在scipy.linalg中，hadamard(n, dtype)根据n来生成标准的n × n n\times nn×n阿达马矩阵，需要注意n nn必须为偶数，dtype为可选参数，用于指明矩阵的数据类型。
print(hadamard(4)) ''' [[ 1 1 1 1] [ 1 -1 1 -1] [ 1 1 -1 -1] [ 1 -1 -1 1]] '''
莱斯利矩阵
leslie(f, s)，其输入f ff和s ss两个向量，输出矩阵的形式为
print(leslie([0.1, 2.0, 1.0, 0.1], [0.2, 0.8, 0.7])) ''' [[0.1 2. 1. 0.1] [0.2 0. 0. 0. ] [0. 0.8 0. 0. ] [0. 0. 0.7 0. ]] '''
希尔伯特及其逆矩阵
print(hilbert(3)) ''' [[1. 0.5 0.33333333] [0.5 0.33333333 0.25 ] [0.33333333 0.25 0.2 ]] '''
invhilbert(n, exact=False)可生成n × n n\times nn×n希尔伯特矩阵的逆矩阵，当exact为False时，返回np.float64类型矩阵；否则返回np.int64类型。
帕斯卡及其逆矩阵
print(pascal(4)) ''' [[ 1 1 1 1] [ 1 2 3 4] [ 1 3 6 10] [ 1 4 10 20]] '''
invpascal可生成逆帕斯卡矩阵，其参数与pascal相同。
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