文件名称：矩阵与线性代数运算-华为云大数据中台架构分享
文件大小：5.68MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-07-01 05:00:22
Python cookbook 中文 参考
3.10 矩阵与线性代数运算 问题 你需要执行矩阵和线性代数运算，比如矩阵乘法、寻找行列式、求解线性方程 组等等。 解决方案 NumPy 库有一个矩阵对象可以用来解决这个问题。 矩阵类似于 3.9 小节中数组对象，但是遵循线性代数的计算规则。下面的一个 例子展示了矩阵的一些基本特性： >>> import numpy as np >>> m = np.matrix([[1,-2,3],[0,4,5],[7,8,-9]]) >>> m matrix([[ 1, -2, 3], [ 0, 4, 5], [ 7, 8, -9]]) >>> # Return transpose >>> m.T matrix([[ 1, 0, 7], [-2, 4, 8], [ 3, 5, -9]]) >>> # Return inverse >>> m.I matrix([[ 0.33043478, -0.02608696, 0.09565217], [-0.15217391, 0.13043478, 0.02173913], [ 0.12173913, 0.09565217, -0.0173913 ]])