Python numpy线性代数用法实例解析

yipeiwu_com6年前Python基础

这篇文章主要介绍了Python numpy线性代数用法实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

numpy中线性代数用法

矩阵乘法

>>> import numpy as np
>>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> y=np.array([[7,8],[-1,7],[8,9]])
>>> x
array([[1, 2, 3],
    [4, 5, 6]])
>>> y
array([[ 7, 8],
    [-1, 7],
    [ 8, 9]])
>>> x.dot(y)
array([[ 29, 49],
    [ 71, 121]])
>>> np.dot(x,y)
array([[ 29, 49],
    [ 71, 121]])

计算点积

>>> a=np.array([[1,2],[3,4]])
>>> b=np.array([[11,12],[12,13]])
>>> np.vdot(a,b)
123

计算的公式是

result=1*11+2*12+3*12+4*13

计算内积

>>> np.inner(np.array([1,2,3]),np.array([0,1,0]))
2

计算公式

result=1*0+2*1+3*0

计算行列式

>>> np.inner(np.array([1,2,3]),np.array([0,1,0]))
2
>>> a=np.array([[1,2],[3,4]])
>>> np.linalg.det(a)
-2.0000000000000004

求线性方程的解

x + y + z = 6
2y + 5z = -4
2x + 5y - z = 27

矩阵表示

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,1,1],[0,2,5],[2,5,-1]])
>>> ainv = np.linalg.inv(a)#求矩阵的逆
>>> b = np.array([[6],[-4],[27]])
>>> x = np.linalg.solve(a,b)#求解需要A-1和B
>>> x
array([[ 5.],
    [ 3.],
    [-2.]])
>>>

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

浅谈python中np.array的shape( ,)与( ,1)的区别

如下所示: >>> import numpy as np >>> x = np.array([1, 2]) >>> y = np...

Python3 安装PyQt5及exe打包图文教程

Python3 安装PyQt5及exe打包图文教程

环境: Python 3.6.4 + Pycharm Professional 2017.3.3 + PyQt5 + PyQt5-tools ① Python 3 安装 Python 3...

Windows和Linux下Python输出彩色文字的方法教程

Windows和Linux下Python输出彩色文字的方法教程

前言 最近在项目中需要输出彩色的文字来提醒用户,以前写过,但是只能在win上面运行。 今天搜了下看有没有在win和Linux上通用的输出彩色文字的模块,结果发现没有,,于是就自己弄了一个...

python实现递归查找某个路径下所有文件中的中文字符

本文实例为大家分享了python实现递归查找某个路径下所有文件中的中文字符,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- # @ description:...

Django Admin实现上传图片校验功能

Django Admin实现上传图片校验功能

 Django 为未来的开发人员提供了许多功能:一个成熟的标准库,一个活跃的用户社区,以及 Python 语言的所有好处。虽然其他 Web 框架也声称能提供同样的内容,但 Dj...