python提取矩阵常数
 
In this article, we are going to create a constant matrix, where all the elements of the matrix have the same constant value. This can be done by online inbuilt function numpy.full(). This NumPy library function returns a constant matrix.
 
 
 在本文中，我们将创建一个常数矩阵 ，其中矩阵的所有元素都具有相同的常数值。 这可以通过在线内置函数numpy.full()完成 。 此NumPy库函数返回一个常数矩阵。 
 
 
 Python代码创建常数矩阵 (Python code to create constant matrix)
 
 
# Linear Algebra Learning Sequence
# Constant Matrix

import numpy as np

M = np.full((5,6), 44)

print('A constant matrix with all entries as 44 :\n', M)


 
Output:
 
 
 输出： 
 
 
A constant matrix with all entries as 44 :
 [[44 44 44 44 44 44]
 [44 44 44 44 44 44]
 [44 44 44 44 44 44]
 [44 44 44 44 44 44]
 [44 44 44 44 44 44]]
 


 

  
翻译自: https://www.includehelp.com/python/constant-matrix.aspx
 
 
python提取矩阵常数

 
c++ 常数乘以矩阵
 
In the last post I introduced variables in C.
 
 
 在上一篇文章中，我介绍了C语言中的变量 。 
 
 
In this post I want to tell you everything about constants in C.
 
 
 在这篇文章中，我想告诉您有关C常量的所有信息。 
 
 
A constant is declared similarly to variables, except it is prepended with the const keyword, and you always need to specify a value.
 
 
 常量的声明与变量的声明类似，不同之处在于const带有const关键字，并且您始终需要指定一个值。 
 
 
Like this:
 
 
 像这样： 
 
 

  
const int age = 37;
 
 
This is perfectly valid C, although it is common to declare constants uppercase, like this:
 
 
 这是完全有效的C语言，尽管通常将常量声明为大写，如下所示： 
 
 

  
const int AGE = 37;
 
 
It’s just a convention, but one that can greatly help you while reading or writing a C program as it improves readability. Uppercase name means constant, lowercase name means variable.
 
 
 这只是一个约定，但是可以提高您的可读性，因此在读或写C程序时可以极大地帮助您。 大写名称表示常量，小写名称表示变量。 
 
 
A constant name follows the same rules for variable names: can contain any uppercase or lowercase letter, can contain digits and the underscore character, but it can’t start with a digit. AGE and Age10 are valid variable names, 1AGE is not.
 
 
 常量名称遵循与变量名称相同的规则：可以包含任何大写或小写字母，可以包含数字和下划线字符，但不能以数字开头。 AGE和Age10是有效的变量名， 1AGE不是。 
 
 
Another way to define constants is by using this syntax:
 
 
 定义常量的另一种方法是使用以下语法： 
 
 

  
#define AGE 37
 
 
In this case, you don’t need to add a type, and you don’t also need the = equal sign, and you omit the semicolon at the end.
 
 
 在这种情况下，您不需要添加类型，也不需要=等号，并且最后省略了分号。 
 
 
The C compiler will infer the type from the value specified, at compile time.
 
 
 C编译器将在编译时根据指定的值推断类型。 
 
 

  
翻译自: https://flaviocopes.com/c-constants/
 
 
c++ 常数乘以矩阵

（处女作）因为初次写一个创新一点的编程，看网上也没有关于这个的算法，所以我就发表一个了。大学狗写作业轻松又方便哈！
 （以下是matlab算法，我觉得这个算法的结果我觉得还是比较有美感的，但是中间有点效率不行，但我没时间改进，希望大家能指点一下。这是我的期末作业。虽然我也觉得这算法没多大用，但我还是先公开发布一波吧。数学证明不难，我也就不发布了。大家要的话可以私信我）
 举个例子：
 
>> A=[0 1 0 0 0 0 0;0 0 1 0 0 0 0;0 0 0 1 0 0 0 ;0 0 0 0 1 0 0;0 0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 0 0 1;0 0 0 0 0 0 0];
>> commat(A)
时间已过 18.127244 秒。
ans =
[ x7_7, x6_7, x5_7, x4_7, x3_7, x2_7, x1_7]
[    0, x7_7, x6_7, x5_7, x4_7, x3_7, x2_7]
[    0,    0, x7_7, x6_7, x5_7, x4_7, x3_7]
[    0,    0,    0, x7_7, x6_7, x5_7, x4_7]
[    0,    0,    0,    0, x7_7, x6_7, x5_7]
[    0,    0,    0,    0,    0, x7_7, x6_7]
[    0,    0,    0,    0,    0,    0, x7_7]
 
function [ result ] = commat( A )
 tic
 g=1;
 [n,n]=size(A);
X=sym('x',[n,n]) ;
 b=A*X-X*A; 
B= zeros(n^2,n^2);
[r,c] = size(b);    
for i = 1:r       
    for j = 1:c
        b(i,j);    
        for p=1:n
            for q=1:n
                B(g,(p-1)*n+q)=diff(b(i,j),X(p,q));
            end
        end
        g=g+1; 
    end
end
B=rref(B);
r=rank(B);
C=zeros(n^2,2);
s=1;t=1;f=1;
for i=f:n^2
    f=f+1;
    for j=1:n^2
        if B(i,j)==1
            B(i,j)=0;
            C(s,t)=i;C(s,t+1)=j;
            s=s+1;
            break
        else
            f=f+1;
        end
   
    end
end
X1=reshape(X',1,n^2);
K=(-1).*B*X1';
g=1;d=0;

for i=1:r
    if C(i,1)<C(i,2)&&C(i,1)~=C(i,2)-d;
        d=d+1;
    end
    if mod(i+d,n)==0
        k=n;
        X(g,k)=K(i,1);
    else 
        k=mod(i+d,n);
        g=ceil((i+d)/n);
        X(g,k)=K(i,1);
    end       
end
toc
result=X;
end
 
予人点赞，手有余香哦。

什么是矩阵
 
矩阵，在数学上，矩阵是指纵横排列的二维数据表格，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。
 长这个样子：
 
 矢量也可以转为矩阵，可以看成nX1的行矩阵，或1Xn的矩阵。
 矩阵列的运行比较复杂，下面就来一一探讨。
 
矩阵和标量的乘法
 
直接标量与各个分量相乘即可，不多废话了…同时kM=Mk即，谁在哪边都一样。
 
矩阵与矩阵的乘法
 
它会得到一个新的矩阵，而且维度与这两个矩阵有关系。
 如A为4X3矩阵，B为3X6矩阵那么 AB维度就是4X6。
 左矩阵的列数必须与右矩阵的行数想同，否则不能相乘。
 矩阵不满足交换律：AB！=BA
 满足结合律：(AB)C=A(BC) 甚至可以扩展至 ABCDE=((A(BC))D)E=(AB)(CD)E
 
方阵
 
方块矩阵，即行列数相同的矩阵。有一些运算和性质是只有方阵有具有，如对角元素
 对角矩阵：
 
 单位矩阵(I)：
 单位矩阵乘完还等于原本的矩阵,设I为转：
 MI=IM=M
 
 
转置矩阵(Mt)
 
对原矩阵的一种运算，即行变列，列变行。可以记作Mt
 
 性制一：转两次就转回来了:
 (Mt)t=M
 性制二：矩阵串接转置，等于反射串接各矩阵
 (AB)t=BtAt
 
逆矩阵(M-1)
 
这应该是这里最复杂的一种操作了。不是所有矩阵都有逆矩阵，它必须是一个方阵。
 给定M-1来表示。最重要的特性就是M和M-1相乘会得到一个单位矩阵。也就是说：
 MM-1=M-1M=I
 
并非所有有对应的逆矩阵，如果一个矩阵有对应的逆矩阵则这个矩阵称为是可逆的，否则称为不可逆的。
 如果一个矩阵行列式不为0，那么它就是可逆的。
 
性质一：逆矩阵的逆矩阵就是它本身
 （M-1）-1=M
 
性质二：单位矩阵的逆矩阵就是它本身
 I-1=I
 
性制三：转置矩阵的逆矩阵是逆矩阵的转置
 (Mt)-1=(M1)t
 
性质四：矩阵串接相乘后的逆矩阵等于反向串接各个矩阵的逆矩阵
 (ABCD)-1=D-1C-1B-1A-1
 
性质五：允许我们还原这个变换
 M-1(Mv)=(M-1M)v=Iv=v
 
正交矩阵
 
方正M和它的转置矩阵乘积为单位矩阵的话，它就是一个正交矩阵，即：
 MMt=MtM=I
 
正交矩阵的逆矩阵和转置矩阵是一样的
 Mt=M-1
 
三维变换中我们经常会需要作用逆矩阵来求解反射的变换。而逆矩阵的求解往往计算量很大，但转置矩阵就非常容易。
 

 矩阵的每一行，即c1、c2、c3的是单位矢量，由于其相互垂直只有与自己点乘才能得到1，其他为0.
 
矩阵与矢量相乘
 
我们需要把矢量先转成行矩阵或是列矩阵，但要满足矩阵相乘的条件。通常我们使用右乘。