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06-Numpy基礎(chǔ)-線性代數(shù)

2年前作者：風(fēng)瑟分類：Toy博客閱讀(21)違法舉報(bào)

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線性代數(shù)（如矩陣乘法、矩陣分解、行列式以及其他方陣數(shù)學(xué)等）是任何數(shù)組庫的重要組成部分。

NumPy提供了一個(gè)用于矩陣乘法的dot函數(shù)（既是一個(gè)數(shù)組方法也是numpy命名空間中的一個(gè)函數(shù)）

06-Numpy基礎(chǔ)-線性代數(shù),數(shù)據(jù)分析,numpy

x.dot(y)等價(jià)于np.dot(x, y)

@符（類似Python 3.5）也可以用作中綴運(yùn)算符，進(jìn)行矩陣乘法：

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numpy.linalg中有一組標(biāo)準(zhǔn)的矩陣分解運(yùn)算以及諸如求逆和行列式之類的東西。它們跟MATLAB和R等語言所使用的是相同的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)線性代數(shù)庫，如BLAS、LAPACK、Intel MKL（Math Kernel Library，可能有，取決于你的NumPy版本）等：

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表達(dá)式X.T.dot(X)計(jì)算X和它的轉(zhuǎn)置X.T的點(diǎn)積。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-670930.html

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Numpy入門（3）—線性代數(shù)
線性代數(shù)（如矩陣乘法、矩陣分解、行列式以及其他方陣數(shù)學(xué)等）是任何數(shù)組庫的重要組成部分，NumPy中實(shí)現(xiàn)了線性代數(shù)中常用的各種操作，并形成了numpy.linalg線性代數(shù)相關(guān)的模塊。本節(jié)主要介紹如下函數(shù)： diag ：以一維數(shù)組的形式返回方陣的對(duì)角線（或非對(duì)角線）元素，或
2024年02月12日
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NumPy之矩陣、向量、線性代數(shù)等的操作
在NumPy中，矩陣可以看作是一個(gè)二維數(shù)組，其中每個(gè)元素都可以通過行列坐標(biāo)來定位。它表示為一個(gè)m×n的矩形網(wǎng)格，其中m表示矩陣的行數(shù)，n表示矩陣的列數(shù)。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，矩陣通常用數(shù)字或符號(hào)表示，并且可以進(jìn)行加、減、乘等運(yùn)算。一個(gè) M X N 的矩陣是一個(gè)由 M 行（
2024年02月02日
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NumPy 特性：n維數(shù)組上的線性代數(shù)
在閱讀本教程之前，您應(yīng)該對(duì) Python 有一定的了解。如果您想恢復(fù)記憶，請(qǐng)參考 Python 教程。如果您想要運(yùn)行本教程中的示例，您還應(yīng)該在計(jì)算機(jī)上安裝 matplotlib 和 SciPy。本教程適用于對(duì)線性代數(shù)和 NumPy 中的數(shù)組有基本了解，并希望了解如何表示和操作 n 維數(shù)組的人。特別是
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2024年02月08日
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2024年02月01日
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目錄 1 寫在前面的話 1.1 為什么要先總結(jié)一些EXCEL計(jì)算矩陣的工具性知識(shí)，而不是一開始就從基礎(chǔ)學(xué)起呢？ ?1.2 關(guān)于線性代數(shù)入門時(shí)的各種靈魂發(fā)問： 1.3 學(xué)習(xí)資料 2 什么是線性(關(guān)系)？ 2.1 線性的到底是一種什么關(guān)系：線性關(guān)系=正比例/正相關(guān)關(guān)系 ≠ 直線型關(guān)系 2.2 一次函數(shù)
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2024年02月03日
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