numpy 用于解方程的Python数组

klh5stk1 于 2022-11-24 发布在 Python

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我正在编写一个简单的热方程求解器，以适应python编程语言。我的代码如下：

for i in range(1,m):
    c=gamma*p*(q[i-1]+q[i])
    rhs=np.matmul(B,np.transpose(u[i-1,:]))+np.transpose(c)
    sol=np.linalg.solve(A,rhs[0])
    u[i,:]=np.transpose(sol)
print('Simulation Complete!')

我遇到的问题是如何理解矩阵的结构。我常用的编程语言Matlab，处理数组的方式非常严格，就像数学一样，你必须小心你的维数。看起来python的情况并非如此。在我代码的最后几行，我将行向量和列向量视为不同的，但这太麻烦了。有没有办法让这些东西更有效率
现在，我似乎把所有的东西都当作一个数组，为了从线性代数解算器中正确地得到一个向量，我必须选择第一个元素。我可以对我的输入稍微宽松一点吗？或者我可以对我定义矩阵的方式更严格一点吗？所以，如果它们是行向量或列向量，请保持标签。

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/74459636/python-arrays-for-solving-equations

1条答案

按热度按时间

cbeh67ev1#

在numpy中，您可以定义列向量、行向量和2D矩阵。
例如：

>>> np.ones((1,4))
array([[1., 1., 1., 1.]])
>>> np.ones((4,1))
array([[1.],
       [1.],
       [1.],
       [1.]])
>>> np.ones((4,4))
array([[1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1.]])

您可以：

>>> np.dot(2*np.ones((1,4)), np.ones((4,4)))
array([[8., 8., 8., 8.]])

你也可以做

>>> np.dot(np.ones((4,4)), 2*np.ones((4,1)))
array([[8.],
       [8.],
       [8.],
       [8.]])

但如果你试图

>>> np.dot(np.ones((4,4)), 2*np.ones((1,4)))
or 
>>> np.dot(2*np.ones((4,1)), np.ones((4,4)))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<__array_function__ internals>", line 5, in dot
ValueError: shapes (4,1) and (4,4) not aligned: 1 (dim 1) != 4 (dim 0)

因此，如您所见，考虑了维度，如果所涉及的向量的维度不匹配，则不允许执行某些操作

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