Python如何执行矩阵与线性代数运算

发布时间：2020-08-01 13:40:42 阅读：160 作者：小猪栏目：开发技术

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这篇文章主要讲解了Python如何执行矩阵与线性代数运算，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

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]])
>>>

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