NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是 ndarray 对象。

一个 m×n的矩阵是一个由m行（row）n列（column）元素排列成的矩形阵列。

矩阵里的元素可以是数字、符号或数学式。

转置矩阵

NumPy 中除了可以使用 numpy.transpose 函数来对换数组的维度，还可以使用 T 属性

matlib.empty() 函数返回一个新的矩阵。

numpy.matlib.empty(shape, dtype, order)

参数说明：

• shape: 定义新矩阵形状的整数或整数元组
• Dtype: 可选，数据类型
• order: C（行序优先） 或者 F（列序优先）

numpy.matlib.zeros() 函数创建一个以 0 填充的矩阵。

numpy.matlib.ones()函数创建一个以 1 填充的矩阵。

numpy.matlib.eye() 函数返回一个矩阵，对角线元素为 1，其他位置为零。

numpy.matlib.eye(n, M,k, dtype)

参数说明：

• n: 返回矩阵的行数
• M: 返回矩阵的列数，默认为 n
• k: 对角线的索引
• dtype: 数据类型

numpy.matlib.identity() 函数返回给定大小的单位矩阵。

numpy.matlib.rand() 函数创建一个给定大小的矩阵，数据是随机填充的。

NumPy 提供了线性代数函数库 linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能。

numpy.dot() 对于两个一维的数组，计算的是这两个数组对应下标元素的乘积和(数学上称之为向量点积)；对于二维数组，计算的是两个数组的矩阵乘积；对于多维数组，它的通用计算公式如下，即结果数组中的每个元素都是：数组a的最后一维上的所有元素与数组b的倒数第二位上的所有元素的乘积和： dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])。

numpy.dot(a, b, out=None)

参数说明：

• a : ndarray 数组
• b : ndarray 数组
• out : ndarray, 可选，用来保存dot()的计算结果

numpy.vdot() 函数是两个向量的点积。 如果第一个参数是复数，那么它的共轭复数会用于计算。 如果参数是多维数组，它会被展开。

numpy.inner() 函数返回一维数组的向量内积。对于更高的维度，它返回最后一个轴上的和的乘积。

numpy.matmul 函数返回两个数组的矩阵乘积。 虽然它返回二维数组的正常乘积，但如果任一参数的维数大于2，则将其视为存在于最后两个索引的矩阵的栈，并进行相应广播。

numpy.linalg.det() 函数计算输入矩阵的行列式。

numpy.linalg.solve() 函数给出了矩阵形式的线性方程的解。

numpy.linalg.inv() 函数计算矩阵的乘法逆矩阵。