例如,在图形学中,矩阵操作被广泛用于描述、变换和渲染三维模型;在机器学习中,矩阵操作则用于描述和处理数据集,并且在深度学习模型中也有着广泛的应用。此外,矩阵操作还可以用于解决线性方程组、最小二乘问题、信号处理和控制系统等问题。 总之,矩阵操作是一项重要的数学基础技能,它对于理论研究和实际应用都具有重要的意...
def solve_func_group(): """ 解方程组 """ a = np.array([[3, 1], [1, 2]]) b = np.array([9, 8]) x1 = np.linalg.inv(a) @ b x2 = np.dot(np.linalg.inv(a), b) x3 = np.linalg.solve(a, b) a_det = np.linalg.det(a) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10...
百度试题 结果1 题目扩展库numpy的线性代数子模块linalg中提供了求解线性方程组的solve()函数和求解线性方程组最小二乘解的lstsq()函数。()A、正确B、错误 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
用幂法求矩阵按模最大特征值及相应特征向量,列表计算三次,取,保留两位小数。4*.取,用松弛法解线性方程组取,列表计算三次,保留三位小数。5*.用雅可比方法求实对称矩阵的特
扩展库numpy的线性代数子模块linalg中提供了求解线性方程组的函数solve()和求解线性方程组最小二乘解的函数lstsq()。A.正确B.错误