Nếu ma trận thuộc loại dữ liệu không phức tạp và là Sai, phương pháp này không làm gì và dữ liệu không được sao chép
Thông số. sao chép, tùy chọnNếu True, kết quả được đảm bảo không chia sẻ dữ liệu với chính bạn
trả lại. ACác liên hợp phức hợp yếu tố khôn ngoancục mịch. ma trận. getHmatrix. getH[]
Trả về chuyển vị liên hợp [phức tạp] của self
Tương đương với np. chuyển đổi vị trí [bản thân] nếu bản thân có giá trị thực.
Thông sốKhông có
trả lạirút lui. đối tượng ma trận
chuyển vị liên hợp phức của self
ví dụ
>>> x = np.matrix[np.arange[12].reshape[[3,4]]] >>> z = x - 1j*x; z matrix[[[ 0. +0.j, 1. -1.j, 2. -2.j, 3. -3.j], [ 4. -4.j, 5. -5.j, 6. -6.j, 7. -7.j], [ 8. -8.j, 9. -9.j, 10.-10.j, 11.-11.j]]] >>> z.getH[] matrix[[[ 0. +0.j, 4. +4.j, 8. +8.j], [ 1. +1.j, 5. +5.j, 9. +9.j], [ 2. +2.j, 6. +6.j, 10.+10.j], [ 3. +3.j, 7. +7.j, 11.+11.j]]]
Với sự trợ giúp của phương pháp Numpy numpy.matrix.getH[]
, chúng ta có thể thực hiện Chuyển vị liên hợp của bất kỳ ma trận phức tạp nào có một hoặc nhiều hơn một chiều
cú pháp.
matrix.getH[]
Trở lại. Trả về chuyển vị liên hợp của ma trận phức tạp
Ví dụ 1
Trong ví dụ này, chúng ta có thể thấy rằng với sự trợ giúp của matrix.getH[]
, chúng ta có thể chuyển vị liên hợp của một ma trận phức tạp có bất kỳ thứ nguyên nào
# import the important module in python
import
numpy as np
# make a matrix with numpy
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]0
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]1
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]2
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]3
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]4
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]5
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]6
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]7
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]4
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]9
Numpy numpy.matrix.getH[]
0
Numpy numpy.matrix.getH[]
2
Numpy numpy.matrix.getH[]
3_______1_______1 Numpy numpy.matrix.getH[]
5
Numpy numpy.matrix.getH[]
6
Numpy numpy.matrix.getH[]
7Numpy numpy.matrix.getH[]
8
đầu ra.
[[ 1.+2.j] [ 3.+4.j]]
Ví dụ #2
# import the important module in python
import
numpy as np
# make a matrix with numpy
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]0
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]1
matrix.getH[]
6[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]3
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]4
matrix.getH[]
9[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]6
matrix.getH[]
1 matrix.getH[]
2 matrix.getH[]
9[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]6
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]7
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]4
matrix.getH[]
7matrix.getH[]
8matrix.getH[]
9 matrix.getH[]
2 # import the important module in python
1[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]6
# import the important module in python
3[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]4
# import the important module in python
5[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]6
# import the important module in python
7[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]4
[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]5
matrix.getH[]
8import
1 matrix.getH[]
2 # import the important module in python
1[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]6
import
5[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]4
# import the important module in python
1[[ 1.+5.j 4.-6.j 7.-6.j] [ 2.-5.j 5.+8.j 8.+6.j] [ 3.+3.j 6.+2.j 9.-1.j]]6
import
9 matrix.getH[]
2 numpy as np
1numpy as np
2