1)np.linalg.inv():矩阵求逆 ( 2)np.linalg.det():矩阵求行列式(标量) 代码语言:javascript 复制 np.linalg.norm 顾名思义,linalg=linear+algebra,norm则表示范数,首先需要注意的是范数是对向量(或者矩阵)的度量,是一个标量(scalar): 这里我们只对常用设置进行说明,x表示要度量的向量,ord表示范数的种类, 代...
= 0,或者A满秩),使用linalg.inv求得方阵A的逆矩阵 4.5、解一元线性方程:使用np.linalg.solve()解一元线性方程组 4.6、计算矩阵距离:矩阵的距离,这里是的是欧几里得距离,说一下如何计算两个形状相同矩阵之间的距离 4.7、矩阵的秩:linalg.matrix_rank方法计算矩阵的秩 4.8、求方阵的特征值特征向量:a,b = np.li...
numpy下的linalg=linear+algebra,包含很多线性代数的运算,主要用法有以下几种: 1.np.linalg.norm:进行范数运算,范数是对向量(或者矩阵)的度量,是一个标量(scalar); 2.np.linalg.eigh:计算矩阵特征向量,PCA中有使用到,下面是几个例子: >>> w, v = LA.eig(np.diag((1, 2, 3))) >>> w; v array([...
assert用法到此完毕 另外上面出现的几个函数的解释: np.linalg.inv(matrix)///没什么好说的,就是求逆矩阵 np.dot(a,b)///a和b的点积,没什么好说的 np.allclose(a,b)///判断a和b是否相近,注意要和==区分,例如在上题中 逆矩阵的值实际为 array([[1.0000000e+00, 0.0000000e+00], [8.8817842...
# 计算B的逆B_inv=np.linalg.inv(B)print("矩阵B的逆:")print(B_inv) 1. 2. 3. 4. 5. 矩阵除法实现 现在我们可以通过矩阵A与B的逆相乘来实现A除以B的操作。 # 矩阵除法A / BC=np.dot(A,B_inv)print("结果矩阵C(A除以B):")print(C) ...
linalg.multi_dot(arrays, \*[, out])在一次函数调用中计算两个或多个数组的点积,同时自动选择最快的计算顺序。vdot(a, b)返回两个向量的点积。inner(a, b)两个数组的内积。outer(a, b[, out])计算两个向量的外积。matmul(x1, x2, /[, out, casting, order, ...])两个数组的矩阵积。tensordot...
实践用法,后续还会推出一系列numpy其它方面的教程,欢迎广大圈友一起交流学习,并指出其中的错误。 注意:以下np为importnumpyasnp中的np标识符np.linalg.inv(A...np.linalg.eigvals(A):求解矩阵A的特征值np.linalg.eig(A):求解矩阵A的特征值和特征向量,该函数返回一个元组,按列排放的特征值和对应的特征向量,其中...
此时可以利用inv(v)@ a @ v来计算特征值的对角矩阵(对角线上的元素是特征值,其余元素为0),同时可以用v @ diag(w) @ inv(v)来恢复a。 同时需要说明的是,这里得到的特征向量都是右特征向量。 即Ax=λx Examples >>> from numpy import linalg as LA ...
=np.dot(A,B) print("A*B:") print(temp) 9.2:利用函数numpy.linalg.inv得到B的逆,等式两边同时左乘B-1就可以得到X,X是一个n...相减都可以用运算符直接运算,但是乘法需要使用numpy.dot(a,b) temp=A+Aprint("A+A:") print(temp) temp=np.dot(A,A ...
(offset, rx.times, sigmaInf=sighalf, eta=eta[0], tau=tau[0], c=c[0]) err = np.linalg.norm(bz_ana-out)/np.linalg.norm(bz_ana) print '>> Relative error = ', err if showIt: plt.loglog(rx.times, abs(bz_ana), 'k') plt.loglog(rx.times, abs(out), 'b.') plt.show()...