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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 ]]) > # Create a vector and multiply > v = np.matrix([[2],[3],[4]]) > v matrix([[2], [3], [4]]) > m * v matrix([[ 8], [32], [ 2]]) >
可以在 numpy.linalg
子包中找到更多的操作函数,比如:
> import numpy.linalg > # Determinant > numpy.linalg.det(m) -229.99999999999983 > # Eigenvalues > numpy.linalg.eigvals(m) array([-13.11474312, 2.75956154, 6.35518158]) > # Solve for x in mx = v > x = numpy.linalg.solve(m, v) > x matrix([[ 0.96521739], [ 0.17391304], [ 0.46086957]]) > m * x matrix([[ 2.], [ 3.], [ 4.]]) > v matrix([[2], [3], [4]]) >
讨论
很显然线性代数是个非常大的主题,已经超出了本书能讨论的范围。 但是,如果你需要操作数组和向量的话, NumPy 是一个不错的入口点。 可以访问 NumPy 官网 http://www.numpy.org 获取更多信息。
以上就是Python 执行矩阵与线性代数运算的详细内容,更多关于Python 矩阵与线性代数运算的资料请关注其它相关文章!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月05日
2024年10月05日
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