怎么在Python中使用numpy線性代數(shù)？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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numpy中線性代數(shù)用法

矩陣乘法

>>> import numpy as np
>>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> y=np.array([[7,8],[-1,7],[8,9]])
>>> x
array([[1, 2, 3],
    [4, 5, 6]])
>>> y
array([[ 7, 8],
    [-1, 7],
    [ 8, 9]])
>>> x.dot(y)
array([[ 29, 49],
    [ 71, 121]])
>>> np.dot(x,y)
array([[ 29, 49],
    [ 71, 121]])

計算點積

>>> a=np.array([[1,2],[3,4]])
>>> b=np.array([[11,12],[12,13]])
>>> np.vdot(a,b)
123

計算的公式是

result=1*11+2*12+3*12+4*13

計算內(nèi)積

>>> np.inner(np.array([1,2,3]),np.array([0,1,0]))
2

計算公式

result=1*0+2*1+3*0

計算行列式

>>> np.inner(np.array([1,2,3]),np.array([0,1,0]))
2
>>> a=np.array([[1,2],[3,4]])
>>> np.linalg.det(a)
-2.0000000000000004

求線性方程的解

x + y + z = 6
2y + 5z = -4
2x + 5y - z = 27

矩陣表示

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,1,1],[0,2,5],[2,5,-1]])
>>> ainv = np.linalg.inv(a)#求矩陣的逆
>>> b = np.array([[6],[-4],[27]])
>>> x = np.linalg.solve(a,b)#求解需要A-1和B
>>> x
array([[ 5.],
    [ 3.],
    [-2.]])
>>>

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