SciTech-Mathmatics - Advanced Linear Algebra(高等线性代数): linalg + Proba.&Stats.. 大部分数学理论 在 NumPy/PyData 的实现、运用 和 可视化

SciTech-Mathmatics - Advanced Linear Algebra(高等线性代数)

linalg. 大部分数学理论 在 NumPy/PyData 的实现及运用

import numpy as np

A = np.array([
      [1,2,3],
      [4,5,6],
      [7,8,9] ])

# Determinant(行列式)
DetA = np.linalg.det(A)

# Rank(秩)
RankA = np.linalg.matrix_rank(A)

# Inverse(逆矩阵)
# 并非所有矩阵都"可逆"，先判断 np.linalg.det(A) <> 0
InvA = np.linalg.inv(A)

# Transpose(转置)
TransA = A.T

概率分布

 # 用 seaborn 绘制"小提琴图"
import pandas as pd
import seaborn as sb

df=pd.read_excel("商品数据.xls")
sb.violinplot(df.购买时年龄)