numpy的使用习题集_创建一个python脚本,命名为test1.py,完成以下功能。(1)生成两个3×3矩阵,并计

numpy的使用习题

1. 编写程序， 创建一个Python脚本，命名为test1.py，完成以下功能：
   （1）生成两个3×3矩阵（数据自己定义），并计算矩阵的和、差和乘积。
   （2）求以上矩阵的特征值和特征向量。
   （3）对以上矩阵进行奇异分解。

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1. 编写程序， 创建一个Python脚本，命名为test1.py，完成以下功能：
（1）生成两个3×3矩阵（数据自己定义），并计算矩阵的和、差和乘积。
（2）求以上矩阵的特征值和特征向量。
（3）对以上矩阵进行奇异分解。
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import numpy as np
import random


def getRandomList(len):
    return [random.randint(0, 100) for i in range(9)]


def main():
    # 生成九个随机数组成的序列 将序列转化成数组
    r1 = np.array(getRandomList(9))
    ss1 = r1.reshape(3, 3)
    r2 = np.array(getRandomList(9))
    ss2 = r2.reshape(3, 3)
    print(ss1, ss2, sep='\n')
    print('和:', ss1 + ss2, '差：', ss1 - ss2, '乘积', ss1 * ss2, sep='\n')
    sss1_value, sss1_vector = np.linalg.eig(ss1)
    sss2_value, sss2_vector = np.linalg.eig(ss2)
    print(sss1_value, sss1_vector, '-' * 10, sss2_value, sss2_vector, sep='\n')
    U_1, Sigma_1, V_1 = np.linalg.svd(ss1, full_matrices=False)
    U_2, Sigma_2, V_2 = np.linalg.svd(ss2, full_matrices=False)
    # 对以上矩阵进行奇异分解
    print('\n', U_1, Sigma_1, V_1, '-' * 20, U_2, Sigma_2, V_2, sep='\n')


if __name__ == '__main__':
    main()


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