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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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