Matrizes em Python ❉❉ criação e operação ❉❉ usando Numpy ❉❉ ➡️ Aula 12

[@AmandaLemette]

🤓🤓 link para o vídeo de vetores em Python: 🔗 bit.ly/3ouEbIK 🤓🤓 Playlist Python para iniciantes 🔥: 🔗 bit.ly/362cmRC

[@diegocosta2383]

Essa menina é excelente. Faz parecer fácil. Podia criar um curso sobre python em análise de dados completo na udemy.

[@TensorFlow9966]

Muito show. Parabéns pelo conteúdo.

[@suporteonline7468]

Parabéns pela explicação, Deus te abençoe.

[@lucasrafaelsilvadocarmo3110]

Ótima aula!

[@lucasjunimanisi7805]

Aula top

[@Erick-ds7wf]

Mt boa a aula, mt obrigado!

[@marcelomenezes7314]

Me ajudou bastante, obrigado.

[@lucasjose744]

Muito obrigado pelo vídeo

[@AmandaLemette]

Oi Lucas, muito obrigada pelo seu comentário! =)

[@leodantas2656]

Parabéns pelo vídeo Amanda!!! A grande maioria das operações e propriedades de matriz em python no mesmo vídeo!!! Ficou maravilhoso!!!

[@AmandaLemette]

Obrigada Leo!! Continue acompanhando o canal 😁

[@Bia-qq1we]

ameii ❤️

[@AmandaLemette]

Obrigada Bia

[@jairrocha772]

Obrigado, Amanda. Circulei por outros tutoriais e você foi a única que explicou corretamente a multiplicação matricial. Estava sem entender até assistir sua explicação. Não se deve multiplicar arrays, mas usar a função "np.dot".

[@ulissesdeoliveiramelo6942]

mds que aula boa, muito obrigado e parabéns por ser tão didática e rápida !!!

[@AmandaLemette]

Obrigada Ulisses pelo seu comentário =)

[@aprendaaprogramar2669]

Parabéns! Excelente aula! :)

[@sergiolima2251]

Aula muito boa. Só acrescentaria como inserir os valores na matriz via input() rsrsrsrs Estou sofrendo com alguns exercícios que envolvem matrizes. É desafiador.

[@isaacsouza6134]

Obrigado! me ensinando o que a newton não conseguiu!

[@rafaeloliveira780]

Me ajudou muito, obrigado pelo video :D

[@AmandaLemette]

Fico feliz Rafael que o video tenha lhe ajudado ☺

[@ricardocesardasilvagomes9549]

Legal.... Pergunta: como faço para multiplicar matrizes que tenham números complexos???????

[@l_Zeff_l]

Parabéns pelo vídeo meu ajudou bastante aqui, estava procurando um vídeo sobre como fazer matrizes em Python, no curso que estou fazendo da udemy tem atividade que pedem para fazer matrizes, e o professor não mostrou nada sobre (eu fico pensado que p**** é essa?), em c# em estudei sobre e em python nada pelo menos até a aula que estudei até agora. Novamente parabéns pelo vídeo Amando, vc tem um sorriso lindo!

[@AmandaLemette]

Fico feliz que tenha gostado da aula! Obrigada pelo seu comentário!

[@lucianolima-gd1mi]

Pode fazer isso com o pycharm?

[@Leossj1]

Para que serve a Numpy?

[@ThiagoSVianna]

Muito Obrigado pelo vídeo, ajudou bastante!! Estou com dúvida em uma propriedade: Se pegar a propriedade X*Inversa de X = matriz identidade, porém não alcancei esse resultado. Isso seria um erro da biblioteca e a biblioteca está calculando a inversa de forma errada ou eu estou errando a propriedade? Desde já, agradeço a resposta!

[@AmandaLemette]

Oi Thiago, obrigada pelo comentario. Entao, se puder postar aqui a matriz X q vc usou seria otimo, pois toda vez que vc faz X*(X^-1) = Identidade, a nao ser q a inversa nao exista. Nao acredito q a biblioteca esteja errada, mas gostaria de entender pq vc teve esse problema.

[@ThiagoSVianna]

@@AmandaLemette Eu observei esse erro quando fiz esse exercício: " import numpy as np A = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) #matriz 3x2(Inteiro) B = np.array([[1,3,5],[7,9,1]]) #matriz 2x3(Inteiro) D = np.dot(A,B) #A*B E = np.linalg.inv(D) #E=D^(-1) d = np.dot(D,E) #d=D/D=D*D^(-1) teoricamente era pra ser matriz identidade print(f'A: {A} B: {B} D=A*B: {D} D^(-1): {E} d=D*D^(-1): {d}') " Gerou esse resultado: " D=A*B: [[15 21 7] [31 45 19] [47 69 31]] D^(-1): [[-4.92581209e+14 9.85162418e+14 -4.92581209e+14] [ 3.98756217e+14 -7.97512434e+14 3.98756217e+14] [-1.40737488e+14 2.81474977e+14 -1.40737488e+14]] d=D*D^(-1): [[ 1.75 -1.5 -0.890625] [ 1. -4. -0.703125] [ 1. -4. -0.515625]] "

[@AmandaLemette]

@Thiago Vianna realmente o resultado não é confiável para esse caso. Eu repeti os seus cálculos e para a mesma matriz D e obtive resultados diferentes dos seus. O determinante de D é praticamente igual a zero ( 4.3131455853693e-13). Quando a matriz possui determinante igual a zero, ela não inverte. Então a biblioteca numpy está atribuindo um lixo numérico a E na tentativa de inverter D e, como consequência, todas as contas feitas com E não são confiáveis, já que E não deveria nem existir.

[@ThiagoSVianna]

@@AmandaLemette Nossa, muito obrigado pela resposta! Então uma forma de não ocorrer esse problema futuramente, seria colocar uma condição caso o determinante da matriz tende a 0, não calcular sua inversa, correto?

[@AmandaLemette]

@@ThiagoSVianna isso mesmo! =)

[@viniciusbarcelos8948]

Olá, obrigado pelo video, ajudou bastante! Sabe me dizer se tem como manipular matrizes com letras, porque em alguns modelos eu preciso deixar letras como variáveis endogenas, e não necessariamente resolver a equação. Por exemplo, colocar uma matriz com ([a,b], [c,d]) e quando eu puxar o determinante sair ad - cb, tipo assim. Valeu!

[@AmandaLemette]

Olá Vinicius, obrigada pelo seu comentário. Pelo numpy, você pode usar numpy.chararray (numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.chararray.html). é possível definir uma matriz como você falou, mas não dá para fazer o cálculo do determinante... M = np.chararray((2, 2)) M[0,0],M[0,1],M[1,0],M[1,1] = 'a','b','c','d' Talvez uma alternativa seja usando dataframe da biblioteca pandas.