【摘要】 numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块,可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。 np.linalg.det() 计算输入矩阵的行列式np.linalg.solve() 给出矩阵...
numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块,可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。np.linalg.det() 计算输入矩阵的行列式np.linalg.solve() 给出矩阵形式的线性方程的解np.linalg.inv() 计算矩阵的乘法逆矩阵np.linalg.eig() 求矩阵的特征值和特征向量np.linalg.eigvals() 求矩阵的特征值np.linalg.norm() 求矩阵的范数
np.linalg.det() 矩阵的行列式
对于矩阵[[a,b],[c,d]],行列式计算为 ad-bc。
import numpyas np x= np.array([[0,1,2],[1,0,3],[4,-3,8]]) np.linalg.det(x)
np.linalg.solve() 矩阵线性方程的解
y= np.array([2,4,-2]) z= np.linalg.solve(x,y) z
array([22., 14., -6.])
# 使用dot函数检查求得的解是否正确 np.dot(x,z)
array([ 2., 4., -2.])
np.linalg.inv() 矩阵的逆矩阵
ni_x= np.linalg.inv(x) ni_x
array([[-4.5, 7. , -1.5],
[-2. , 4. , -1. ],
[ 1.5, -2. , 0.5]])
# 检查原矩阵和求得的逆矩阵相乘的结果为单位矩阵 np.dot(x, ni_x)
array([[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.],
[0., 0., 1.]])
np.linalg.eig() 矩阵的特征值和特征向量
# 特征值 np.linalg.eigvals(x)
array([ 7.96850246, -0.48548592, 0.51698346])
# 特征值和