共轭转置等于逆矩阵,一个矩阵的共轭转置

　　我对numpy不是很有经验，但基于@hpaulj的评论，我可以提出以下建议：

　　如果不想受到numpy.matrix对象的限制(见此处警告)，可以定义自己的函数来执行共轭转置。你需要做的就是转置数组，然后从结果中减去结果的虚部，再乘以2。我不确定这在计算上有多高效，但它肯定会给出正确的结果。在

　　我希望类似这样的东西能起作用：Y=C * ctranspose(Up[:0:p-1]) * Y

　　.

　　def ctranspose(arr:NP . ndarray)-NP . ndarray:

　　#所涉及的数学解释：

　　# x==Real(X) j*Imag(X)

　　# conj_x==Real(X) - j*Imag(X)

　　# conj _ X==Real(X)j * Imag(X)-2j * Imag(X)==X-2j * Imag(X)

　　tmp=arr.transpose()

　　返回tmp - 2j*tmp.imag

　　(解决方案是针对Python3的)

　　基于@AndrasDeak评论的更优雅的解决方案：

　　^{pr2}$

　　另外请注意python和MATLAB在索引方面的两个区别：Python是基于0的(也就是说，数组的第一个索引是0，这与MATLAB中的1不同)

　　Python中的索引是inclusive:exclusive，而MATLAB中的索引是inclusive:inclusive。在

　　所以，当我们想在MATLAB中访问一个向量的前3个元素时，可以写成：RES=vec(1:3)；

　　在Python中，我们可以写成：res=vec[0:3] #或[:3]

　　(再次说明，这个解释归功于@安朵斯)