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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

Edit

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
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