NumPy与线性代数：掌握机器学习中的矩阵操作艺术

NumPy与线性代数：掌握机器学习中的矩阵操作艺术

引言

在机器学习领域，数据处理是基础而关键的一环。NumPy，作为Python中用于科学计算的基础库，不仅提供了高效的多维数组对象，还内置了丰富的数学函数，特别适合于进行线性代数运算。本文将结合NumPy库，详细介绍线性代数的基本概念以及如何通过NumPy实现矩阵的相关操作，为后续的机器学习应用打下坚实的基础。

NumPy基础

NumPy的核心是ndarray对象，它是一个N维数组对象，能够存储同质数据类型的元素。以下是一些基本的NumPy操作示例：

创建数组

import numpy as np

# 创建一维数组
data1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("一维数组:", data1d)

# 创建二维数组（矩阵）
data2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5