机器学习之python矩阵运算

最新推荐文章于 2024-08-29 15:21:16 发布
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本文详细介绍了Python中矩阵的各种操作，包括创建、乘法、转置、求方阵的迹、行列式的计算、逆矩阵及伴随矩阵的求解，以及如何解决多元一次方程。通过实例演示了numpy库在矩阵运算中的应用。

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python矩阵基本运算

一、python矩阵操作

1、引入numpy简写为np
在这里插入图片描述2、使用mat函数创建一个2*3的矩阵

在这里插入图片描述

3、使用shape可以获取矩阵的大小
在这里插入图片描述
4、使用下标读取矩阵中的元素
在这里插入图片描述5、进行行列转换
在这里插入图片描述
6、创建一个二维数组b
在这里插入图片描述7、分别对其进行加减法
在这里插入图片描述

二、python矩阵乘法

1、使用二

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Python矩阵运算
一个专注于机器学习基础与实战的技术博客，内容涵盖算法推导、模型实现、数学原理与代码实践。用通俗的语言解析复杂概念，记录学习过程中的思考与总结，适合机器学习爱好者和从业者参考。
01-20 1807
若主元为或绝对值很小，就需要在该列中寻找绝对值较大的元素所在行，通过构建置换矩阵来交换行，以确保主元非零且尽可能大，提高分解的稳定性和准确性。即所用坐标法进行矩阵元素的索引，矩阵的索引从0开始，可以使用行、列的索引来访问特定元素。SVD 是将矩阵分解为三个矩阵：左奇异矩阵、对角矩阵（奇异值）、右奇异矩阵。通过指定多个索引来访问矩阵中的特定元素。布尔索引允许通过条件筛选矩阵中的元素，返回满足条件的元素。LU 分解将矩阵分解为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵。QR 分解将矩阵分解为正交矩阵和上三角矩阵。
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12-18 895
本文主要介绍了python中如何进行矩阵运算，包括矩阵相乘、矩阵求逆、矩阵特征值求解、矩阵约当标准型求解、矩阵奇异值分解及线性方程组求解，并给出了相应的实现代码。
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02-01 9030
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zby9928的博客
04-05 910
在Jupyter中写下你的Python矩阵基本运算的学习记录。按照附件1提供的参考资料，把七个实验完整地实践练习一遍。 基础实验：Python 矩阵基本运算.doc Jupyter写技术文档.docx 解释微分、梯度的含义？ 什么是梯度下降法？ 1）用梯度下降法手工求解 参考: https://www.jianshu.com/p/424b7b70df7b 2）在Excel里用牛顿法、或者梯度下降法求解 z=2(x-1)2+y2 的近似根。 参考附件 梯度下降法-excel演示.xlsx 线性回.
机器学习数学基础之Python矩阵运算
dyhchuan1的博客
04-09 478
机器学习数学基础之Python矩阵运算 Python矩阵基础python 矩阵乘法python 矩阵转置python 求方阵的迹python 方阵的行列式计算方法python 求逆矩阵 / 伴随矩阵python 解多元一次方程线性回归问题求解梯度下降法根据数据画出对应的图像 ) Python矩阵基础 打开jupyter 创建文件（Python3） 引入 numpy ，以后的教程中，我们都引用 np 作为简写。 使用 mat 函数创建一个 2×3 矩阵。 #引入numpy import numpy as
python未知数的矩阵运算,机器学习的数学 之python矩阵运算
weixin_39622283的博客
03-26 1346
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pytorch计算矩阵的迹
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03-01 4349
x=torch.rand(3,3) print(x) print(x.trace())#求矩阵的迹（对角线元素之和）； print(x.diag())#对角线元素之和； print(x.inverse())#求矩阵的逆； print(x.triu())#求矩阵的上三角 print(x.tril())#求矩阵的下三角； print(x.t())#矩阵的转置； y=torch.rand(3,1) print(x.mm(y))#矩阵乘法； ...
python的常见矩阵运算(小结)
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python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。 1.numpy的导入和使用 from numpy import *;#导入numpy的库函数 import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时，需要以np.开头。 2.矩阵的创建 由一维或二维数据创建矩阵 from numpy import *; a1=array([1,2,3]); a1=mat(a1); 创建常见的矩阵 data1=mat(zeros((3,3))); #创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3)
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因为课程需要，第一次这么彻底地接触numpy。虽闻名已久，但是真正使用numpy才感受到它的强大，发现它尤其适合数据分析与处理。这里根据自己的使用经验简单总结一下numpy在矩阵运算中的应用，之后也会根据自己的实践经历不断更新。
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```python #python计算矩阵的秩、行列式、迹，特征值和特征向量、 import numpy as np a = np.array([[1,1,1], [1,1,10], [1,1,15]]) np.linalg.matrix_rank(a)#返回矩阵的秩 np.linalg.det(a) #返回矩阵的行列式 a.diagonal(...
Python学习笔记5 【转载】基本矩阵运算_20170618
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lijil168的专栏
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# coding=gbk  #防止出现中文编译错误 import numpy as np  list_x=[[1,1],[92,2]]  #列表 array_x=np.array(list_x) #将列表转化成二维数组 mat_x=np.mat(list_x) #将列表转化成矩阵 mat_x_t=mat_x.T #矩阵转置 mat_x_p=mat_x.I #矩阵求逆 sum_r=ma
除法|python矩阵基本运算
专注python+工程实践的热心婶子
08-29 1727
在numpy模块中使用numpy.linalg.inv子模块，可进行逆矩阵求解；对array和matrix模块定义的矩阵，使用“@”作乘法计算符可使输出结果是行列相乘的叠加，“ / ”和“devide”作除法计算符的结果都是同一位置的数据彼此相除。
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