python numpy 线性代数

最新推荐文章于 2025-06-08 02:52:26 发布

wcyjuemingzi

最新推荐文章于 2025-06-08 02:52:26 发布

阅读量449

点赞数

文章标签： numpy python 线性代数

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wcyjuemingzi/article/details/126474217

版权

等我学会了高等数学再回来填坑

函数	描述
`dot`	两个数组的点积，即元素对应相乘。
`vdot`	两个向量的点积
`inner`	两个数组的内积
`matmul`	两个数组的矩阵积
`determinant`	数组的行列式
`solve`	求解线性矩阵方程
`inv`	计算矩阵的乘法逆矩阵

numpy.dot(a, b, out=None)

a : ndarray 数组
b : ndarray 数组
out : ndarray, 可选，用来保存dot()的计算结果

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

wcyjuemingzi

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

python-numpy(3)-线性代数

谷风的世界

04-13

1155

特征值（eigenvalue）即方程 Ax = ax 的根，是一个标量。其中，A 是一个二维矩阵，x 是一个一维向量。特征向量（eigenvector）是关于特征值的向量numpy.linalg模块中，eigvals函数可以计算矩阵的特征值，而eig函数可以返回一个包含特征值和对应的特征向量的元组# 创建一个矩阵1 0")# 调用eigvals函数求解特征值print (c0)# [ 2. 1.]

Python之数据分析（numpy线性模型、线性预测、线性拟合）

Viewinfinitely的博客

07-28

2932

文章目录一、线性预测二、线性拟合线性模型分为两种：线性预测和线性拟合，这两种都可以起到预测走势和数据点的作用，当然，预测是存在一定误差的，因此这种预测图像仅供参考。一、线性预测 1、基本概念线性预测(a*x=b) /a b c\ /A\ / d \ |b c d| X | B | = | e | \c d e/ \C/ \ f / 2、numpy进行预测的函数 numpy.linalg.lstsq(a, b) 需要预测的就是x 3、价格

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

numpy linalg模块

weixin_34357267的博客

05-10

638

# 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i...

机器学习之numpy基础——线性代数，不要太简单哦

weixin_37522117的博客

08-15

944

机器学习之numpy基础——线性代数

python之Numpy 线性代数

qq_27326125的博客

11-11

1076

线性代数前言一、矩阵和向量积矩阵特征值与特征向量矩阵分解奇异值分解QR分解Cholesky分解范数和其它数字矩阵的范数方阵的行列式矩阵的秩矩阵的迹解方程和逆矩阵逆矩阵求解线性方程组前言 Numpy 定义了 matrix 类型，使用该 matrix 类型创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算缺省采用矩阵方式计算，因此用法和Matlab十分类似。但是由于 NumPy 中同时存在 ndarray 和 matrix 对象，因此用户很容易将两者弄混。这有违 Python 的“显式优于隐式”的原则，因此官方并不推荐在

Python NumPy 线性代数

weixin_42098295的博客

12-15

196

QR 分解是将矩阵分解为两个矩阵的一种方法，其中一个矩阵是正交矩阵，另一个矩阵是上三角矩阵。矩阵积是两个矩阵相乘的结果。矩阵积的计算方法是将矩阵的每一行与另一个矩阵的每一列相乘，然后将各个相乘结果相加。函数的返回值是一个元组，第一个元素是奇异值矩阵，第二个元素是左奇异向量矩阵，第三个元素是右奇异向量矩阵。在线性代数中，行列式是矩阵的一个重要特征，它可以用于计算矩阵的特征值、逆矩阵等。函数的返回值是一个元组，第一个元素是正交矩阵，第二个元素是上三角矩阵。函数的参数是一个矩阵，返回值是矩阵的行列式。

Python numpy线性代数用法实例解析

09-18

在Python编程中，NumPy库是处理数值计算和科学计算的核心工具，特别是在线性代数领域。本篇文章将深入探讨如何使用NumPy进行线性代数操作，通过实例解析其用法。首先，我们导入NumPy库并创建矩阵。例如： ```...

Python NumPy（13）：NumPy 线性代数、NumPy IO

游王子og的博客

02-03

640

对于多维数组，它的通用计算公式如下，即结果数组中的每个元素都是：数组a的最后一维上的所有元素与数组b的倒数第二位上的所有元素的乘积和： dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])。它从方阵的对角元素计算。虽然它返回二维数组的正常乘积，但如果任一参数的维数大于2，则将其视为存在于最后两个索引的矩阵的栈，并进行相应广播。：设A是数域上的一个n阶矩阵，若在相同数域上存在另一个n阶矩阵B，使得： AB=BA=E ，则我们称B是A的逆矩阵，而A则被称为可逆矩阵。

Python Numpy 线性代数操作总结(随时更新)

ATAIMENG的博客

11-14

1585

Python Numpy 线性代数操作总结(随时更新)本博客主要是总结一些自己在学习AI时遇到的一些问题，本着从实践出发，非教科书式的陈列，解决一些网上暂无可用的问题，也希望能和大家一同交流学习。1.矩阵的主对角线diag(v, k=0) # v为矩阵类型，k为偏移量当为二维或多维数据时，其实现等价于diagonal(a, offset=0, axis1=0, axis2=1) # a为矩阵类型，o

基于Numpy的线性代数运算

潇洒坤

07-31

844

标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 1.Numpy中的matrix 1.1 创建matrix对象 numpy.matrix方法的参数可以为ndarray对象 numpy.matrix方法的参数也可以为字符串str，示例如下： import numpy as np m = np.matrix("1 2 3;4 5 6; 7 ...

NumPy线性代数

ccc369639963的博客

04-15

1138

NumPy线性代数 NumPy 提供了 numpy.linalg 模块，该模块中包含了一些常用的线性代数计算方法，下面对常用函数做简单介绍： NumPy线性代数函数函数名称描述说明 dot 两个数组的点积。 vdot 两个向量的点积。 inner 两个数组的内积。 matmul 两个数组的矩阵积。 det 计算输入矩阵的行列式。 solve 求解线性矩阵方程。 inv 计算矩阵的逆矩阵，逆矩阵与原始矩阵相乘，会得到单位矩阵。 numpy.dot() 按照矩阵的

Python Day44 学习（日志Day12复习）

Y317429的博客

06-07

289

注：这里AI给出的“适用场景”存在问题。关于性别，为二分类问题，不需要使用独热编码。三分类以上才涉及独热编码。出现问题：忘记之前已对数据进行了独热编码，导致映射出来的值为空值。对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）补充：对数据进行“归一化”和“标准化”的作用。补充：“独热编码”与“标签编码”的选择。

多任务——协程

最新发布

ningmengjing_的博客

06-08

878

Python协程编程指南协程是Python异步编程的核心技术，通过async/await语法提供了一种比传统回调更优雅的解决方案。本文详细介绍了协程的工作原理、优势、使用场景及高级用法。核心要点：协程通过非阻塞机制解决I/O操作时的线程阻塞问题，实现单线程高并发使用asyncio库创建事件循环，通过async定义协程，await挂起执行协程在Web服务、数据库交互等I/O密集型场景性能显著优于同步编程结合Task对象实现并发执行，通过回调或直接获取结果可与线程池/进程池混合使用处理不支持协程的

Java 中实现线程的创建和启动

2301_80215285的博客

06-04

1276

在Java中，创建线程和启动线程是两个关键步骤。必须调用start()而非直接调用run()，因为start()会触发JVM创建新的调用栈并交由操作系统管理，实现真正的异步执行。直接调用run()仅会在当前线程同步执行方法。start()使线程进入可运行状态，符合线程生命周期规范，并能利用多核CPU实现并行计算。正确区分两者对多线程编程至关重要，只有通过start()才能发挥线程的并发优势。

PAT-乙级JAVA题解(更新中...)

qq_49695680的博客

06-04

838

【python深度学习】Day 45 Tensorboard使用介绍

2203_75479908的博客

06-05

664

之前在神经网络训练中，为了帮助自己理解，借用了很多的组件，比如训练进度条、可视化的loss下降曲线、权重分布图，运行结束后还可以查看单张图的推理效果。tensorboard这个库，集成了以上所有可视化工具。

使用C++调用python库

Ring__Rain的博客

06-04

312

1、将A电脑的"D:\Python\Python310"文件夹，直接拷贝到"D:\Python\Python310"；1、先安装python310的安装包；安装到"D:\Python\Python310"注意：记住要在path的前面，前面不能有其他路径的python，后面有无所谓；注意：记住要在path的前面，前面不能有其他路径的python，后面有无所谓；2、配置系统环境变量；2、配置系统环境变量；如果运行代码报错：则执行下面的操作；

STM32最小CLion开发环境

airaou

06-04

1198

本文摘要：STM32开发环境搭建指南，包含必备文件下载链接（编译器、调试器、头文件等）和CMake工具链配置说明。提供详细的CMake脚本示例，用于自动解析STM32型号参数、查找匹配的启动文件，并构建HAL驱动库。主要涵盖：1)工具链参数设置 2)MCU型号解析函数 3)闪存容量匹配逻辑 4)自动构建HAL驱动库功能。适用于STM32F1系列开发环境配置。

Pydantic，Field和Annotated

qq_43499921的博客

06-05

955

Annotated是基础：它是由 Python 核心提供的、用于在类型提示中附加任意元数据的标准机制/容器。它本身不关心元数据是什么，也不执行任何操作。Field是元数据内容: Pydantic (或) 定义的Field对象是一种具体的元数据。它包含了关于字段如何验证、如何设置默认值、如何序列化等的详细配置信息。Pydantic是消费者和执行者: Pydantic 库使用Annotated来发现并提取附加到类型上的Field对象（或其他 Pydantic 特定元数据）。然后，Pydantic解释这些。

头歌numpy线性代数

03-18

### NumPy中的线性代数计算 NumPy作为一个强大的Python扩展库，在线性代数运算方面提供了丰富的功能和高效的性能[^1]。它不仅支持基本的矩阵运算，还涵盖了更复杂的操作如矩阵分解、求解线性方程组以及处理最小二乘问题等。 #### 基础矩阵运算对于基础的矩阵运算，`numpy.dot()` 函数可以用于计算两个矩阵或向量之间的乘积。如果是两个一维数组，则会返回它们的内积；而对于多维数组，则执行的是标准的矩阵乘法[^2]。以下是使用 `numpy.dot()` 的简单例子： ```python import numpy as np # 向量内积 x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([4, 5, 6]) result = np.dot(x, y) print("向量 x 和 y 的内积:", result) # 矩阵相乘 A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([[2, 0], [1, 3]]) product = np.dot(A, B) print("矩阵 A 和 B 的乘积:\n", product) ``` #### 高级线性代数操作除了简单的矩阵乘法外，NumPy 还通过其子模块 `numpy.linalg` 提供了许多高级的线性代数工具[^4]。下面列举了一些常用的函数及其用途： - **diag**: 可以提取矩阵的对角线元素或者创建一个具有指定对角线元素的矩阵。 - **trace**: 返回矩阵对角线元素之和。 - **det**: 计算给定方阵的行列式。 - **eig**: 获取方阵的特征值和对应的特征向量。 - **inv**: 对可逆矩阵求逆。示例代码展示上述部分功能的应用： ```python from numpy import linalg as LA C = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 行列式的计算 determinant = LA.det(C) print("矩阵 C 的行列式:", determinant) # 特征值与特征向量 values, vectors = LA.eig(C) print("矩阵 C 的特征值:", values) print("对应于各特征值的特征向量:\n", vectors) # 方阵求逆 inverse_C = LA.inv(C) print("矩阵 C 的逆矩阵:\n", inverse_C) ``` 以上展示了如何利用 NumPy 实现多种类型的线性代数计算，从而简化复杂的数据分析过程并提升效率[^5]。