https://courspython.com › tableaux-numpy.html

Le produit d’une matrice de taille n x m par une matrice m x p donne une matrice n x p. A partir de la version 3.5 de Python, il est également possible d’effectuer le produit matriciel en utilisant @. >>>

https://stackoverflow.com › questions › 13539968

The correct pythonic way to get the dimensions of a matrix (formed using np.array) would be to use .shape. Let a be your matrix. To get the dimensions you would write a.shape , which would return (# columns, # rows).

https://developpement-informatique.com › article › 229 › les-matrices-en-python

Matrice en Python. Python n'a pas de type intégré pour les matrices. Cependant, nous pouvons traiter une liste de liste comme une matrice. Par exemple: Exemple 1 : M = [ [3, 1, 5], [9, 8, -1], [10, 12, 2]] Liste imbriquée. Voyons comment travailler avec une liste imbriquée. Exemple 2 :

https://numpy.org › doc › stable › reference › generated › numpy.matrix.size.html

numpy.matrix.size # attribute. matrix.size # Number of elements in the array. Equal to np.prod(a.shape), i.e., the product of the array’s dimensions. Notes. a.size returns a standard arbitrary precision Python integer.

https://fr.moonbooks.org › Articles › Comment-declarer-une-matrice-en-python-avec-numpy-

Pour créer et initialiser une matrice en python il existe plusieurs solutions avec le module numpy, quelques exemples: Table des matières. Créer une simple matrice. Créer une matrice avec des zeros. Créer une matrice avec des 1. Créer une matrice à partir d'une séquence de nombres (arange)

https://maths.flallemand.fr › assets › notebooks › Maths_expertes › Matrices_Python

La fonction np.shape() renvoie la taille d'une matrice sous la forme d'un couple d'entiers. In [ ]: import numpy as np A = np.array([[2,-4,0],[-1,-2,1]]) B = np.array([[-2,-1],[0,1]]) print(A, np.shape(A)) print(B, np.shape(B)) Somme, différence, produit par un réel.

https://runebook.dev › fr › docs › numpy › reference › generated › numpy.matrix.size

numpy.matrix.size. attribute. matrix.size. Nombre d'éléments dans le tableau. Égal à np.prod(a.shape), c'est-à-dire le produit des dimensions du tableau. Notes. a.size renvoie un entier Python de précision arbitraire standard.

https://fr.moonbooks.org › Articles › Changer-les-dimensions-dune-matrice-avec-python-et-numpy

Pour changer les dimensions d'une matrice il existe la fonction numpy numpy.reshape, exemple: >>> import numpy as np >>> a = np.array(([1,2,3],[4,5,6])) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> a.shape (2, 3) >>> b = a.reshape(3,2) >>> b array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> b.shape (3, 2)

http://math.mad.free.fr › depot › numpy › base.html

Il y a enfin le produit de Kronecker, np.kron, assez pratique pour créer des matrices/vecteurs particuliers. Si et sont deux matrices non nécessairement de même taille, le produit de Kronecker de est la matrice bloc (de taille ) >>>

https://major-prepa.com › python › tout-savoir-matrices-python

Pour calculer l’inverse d’une matrice \(A\) (si \(A\) est inversible), on utilise al.inv (A). Pour calculer le rang d’une matrice \(A\), on utilise al.matrix_rank (A). Pour calculer \(A^{n}\) (si \(A\) appartient à \(\mathcal{M}_{p}(\mathbb{R})\) et n un entier naturel), on utilise al.matrix_power (A,n).