# 线性代数# numpy.linalg模块包含线性代数的函数.使用这个模块,可以计算逆矩阵.求特征值.解线性方程组以及求解行列式等. import numpy as np # 1. 计算逆矩阵# 创建矩阵A = np.mat("0 1 2;1 0 3;4 -3 8")print (A)#[[ 0 1 2]# [ 1 0 3]# [ 4 -3 8]] # 使用inv函数计算逆矩阵inv = np.linalg.inv(A)print (inv)#[[-4.5 7. -1.5]# [-2…

numpy.linalg.det numpy.linalg.det(a)[source] 计算任何一个数组a的行列式,但是这里要求数组的最后两个维度必须是方阵. 参数: a : (..., M, M) array_like Input array to compute determinants for. 返回: det : (...) array_like Determinant of a. 例如: >>>a=np.reshape(np.arange(6),(2,3)) >>…

1.linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 2.函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ③axis:处理类型 axis=1表示按行向量处理,求多个行向量的范…

转载自:python之SVD函数介绍 函数:np.linalg.svd(a,full_matrices=1,compute_uv=1) 参数: a是一个形如\((M,N)\)的矩阵 full_matrices的取值为0或者1,默认值为1,这时u的大小为\((M,M)\),v的大小为\((N,N)\) .否则u的大小为\((M,K)\),v的大小为\((K,N)\) ,\(K=min(M,N)\). compute_uv的取值是为0或者1,默认值为1,表示计算u,s,v.为0的时候只计算s. 返回…

线性代数 np.mat("0 1 0;1 0 0;0 0 1") np.linalg.inv(A)…

1.转置对于二维数组有用,对一位数组无效 2.理解特征值和特征向量的对应关系 a=np.array([[1 ,2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]) a Out[27]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) w,v = LA.eig(a) w Out[29]: array([ 1.61168440e+01, -1.11684397e+00, -1.30367773e-15]) v Out[30]: array([[-0.2319706…

numpy.linalg 模块包含线性代数的函数.使用这个模块,可以计算逆矩阵.求特征值.解线性方程组以及求解行列式等.一.计算逆矩阵 线性代数中,矩阵A与其逆矩阵A ^(-1)相乘后会得到一个单位矩阵I.该定义可以写为A *A ^(-1) =1.numpy.linalg 模块中的 inv 函数可以计算逆矩阵. 1) 用 mat 函数创建示例矩阵 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt A = np.mat("0 1 2;1 0 3;…

Numpy Numpy是python的一个库.支持维度数组与矩阵计算并提供大量的数学函数库. arr = np.array([[1.2,1.3,1.4],[1.5,1.6,1.7]])#创建ndarray时候也可以指定dtype arr.astype(dtype = np.int) #浮点数转int #对数组批量运算,作用在每个元素上 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print arr**5 #索引和切片 arr = np.array([1,2,3,4,5,6…

对于从事机器学习的人,python+numpy+scipy+matplotlib是重要的基础:它们基本与matlab相同,而其中最重要的当属numpy:因此,这里列出100个关于numpy函数的问题,希望读者通过"题海"快速学好numpy:题中示例可以粘贴运行,读者可以边执行边看效果: 1  如何引入numpy? import numpy as np(或者from numpy import *) 2  如何定义一个数组? import numpy as np x = np.array(…

原文  http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201 主题 NumPy 先决条件 在阅读这个教程之前,你多少需要知道点python.如果你想从新回忆下,请看看 Python Tutorial . 如果你想要运行教程中的示例,你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python NumPy 这些是可能对你有帮助的: ipython 是一个净强化的交互Python Shell,对探索NumPy的特性非常方便. matplotlib 将允…