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【Python】【numpy】linalg线性代数
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【Python】【numpy】linalg线性代数
2017年07月05日Author: Guofei
文章归类: 1-2-Pandas与numpy ，文章编号: 1101
版权声明：本文作者是郭飞。转载随意，但需要标明原文链接，并通知本人
原文链接：https://www.guofei.site/2017/07/05/numpylinalg.html
总结
函数 说明 diag (输入是2维时)对角线(第k个)转1维阵 diag (输入是1维时)一维阵转对角阵 dot 矩阵乘法 trace 对角线元素和 det 对应行列式值 eig 特征值和特征向量 inv 矩阵的逆 pinv 矩阵的Moore-Pwnrose伪逆 qr QR分解 svd SVD分解
行列式
import numpy as np
a=np.random.uniform(0,1,size=(10,10))
b=np.random.uniform(0,1,size=(10,1))
A=np.linalg.det(a)矩阵的转置
a.T矩阵的特征值特征向量
eigenvalues,eigenvectors=np.linalg.eig(a)矩阵的逆
np.linalg.inv(a)矩阵的秩
np.linalg.matrix_rank(a)矩阵的积
np.dot(a,b)注意，这里的a,b必须是多维的，否则返回的是內积（对应项相乘）
矩阵的点积
a*b数据清洗
np.where
np.argwhere(name_data) # 矩阵中，非零元素的坐标您的支持将鼓励我继续创作！
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