Python 執(zhí)行矩陣與線性代數(shù)運(yùn)算
問(wèn)題
你需要執(zhí)行矩陣和線性代數(shù)運(yùn)算，比如矩陣乘法、尋找行列式、求解線性方程組等等。
解決方案
NumPy 庫(kù)有一個(gè)矩陣對(duì)象可以用來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。
矩陣類似于3.9小節(jié)中數(shù)組對(duì)象，但是遵循線性代數(shù)的計(jì)算規(guī)則。下面的一個(gè)例子展示了矩陣的一些基本特性：
>>> 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數(shù)，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]])
>>>
討論
很顯然線性代數(shù)是個(gè)非常大的主題，已經(jīng)超出了本書能討論的范圍。 但是，如果你需要操作數(shù)組和向量的話， NumPy 是一個(gè)不錯(cuò)的入口點(diǎn)。 可以訪問(wèn) NumPy 官網(wǎng) http://www.numpy.org 獲取更多信息。
以上就是Python 執(zhí)行矩陣與線性代數(shù)運(yùn)算的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python 矩陣與線性代數(shù)運(yùn)算的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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