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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

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• 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...

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

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• 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。 （以下是matlab算法，我觉得这个算法还是比较漂亮的哈） ... %%matlab从1开始的，下面要解决遍历矩阵 B= zeros(n2,n2);
（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

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• ## 什么是矩阵

千次阅读 2019-03-19 16:55:24
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： 失量也可以转为矩阵，...
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。
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