scipy线性模块liner（linalg）

最新推荐文章于 2025-09-12 15:58:40 发布

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文章标签： python 人工智能

原文链接：http://www.cnblogs.com/ggzhangxiaochao/p/9088912.html

本文介绍了使用NumPy和SciPy库进行矩阵操作的方法，包括计算行列式、求逆矩阵、转置矩阵、特征值与特征向量计算、LU分解、QR分解、奇异值分解(SVD)及Schur分解等，并展示了如何利用SciPy解决线性方程组。

#liner
import numpy as np
from scipy import linalg as lg
arr=np.array([[1,1],[0,1]])
matr=np.mat('[1,2;0,2]')
print ("matrix:",matr)#matrix: [[1 2]，[0 2]]
print ("Det:",lg.det(arr))#array行列式
print ("Inv:",lg.inv(arr))#array矩阵的逆
print ("Inv.T:",matr.I)#mat矩阵的逆
print ("trans:",arr.T)#array矩阵的转置
print ("Eig:",lg.eig(arr))#array特征值 特征向量
print ("LU:",lg.lu(arr))#array LU分解
print ("QR:",lg.qr(arr))#QR分解
print ("SVD:",lg.svd(arr))#奇异值分解
print ("Schur:",lg.schur(arr))#schur分解
b=np.array([6,14])
print ("Solver:",lg.solve(arr,b))#解线性方程组