Numpy入门 - 线性代数运算
本节矩阵线性代数有很多内容,这里重点演示计算矩阵的行列式、求逆矩阵和矩阵的乘法。
一、计算矩阵行列式【det】
import numpy as np
from numpy.linalg import det
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
c = det(a)
print(c) #行列式为0,不存在逆矩阵
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 19]])
c = det(b)
print(c) #行列式不为0,存在逆矩阵
-9.51619735393e-16
-30.0
二、求逆矩阵【inv】
import numpy as np
from numpy.linalg import inv
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 19]])
b = inv(a)
print(b) #b为a的逆矩阵
[[-1.56666667 0.46666667 0.1 ]
[ 1.13333333 0.06666667 -0.2 ]
[ 0.1 -0.2 0.1 ]]
三、矩阵的乘法【dot】
import numpy as np
from numpy.linalg import inv
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 19]])
b = inv(a)
c = np.dot(a, b)
print(c) #a跟a的逆矩阵相乘得到一个单位矩阵E
[[ 1.00000000e+00 5.55111512e-17 4.16333634e-17]
[ -2.49800181e-16 1.00000000e+00 8.32667268e-17]
[ 5.41233725e-16 5.55111512e-17 1.00000000e+00]]
OK, 本讲到此结束,后续更多精彩内容,请持续关注我的博客。
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