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Python numpy线性代数用法实例解析
脚本专栏 2024/11/10 佚名
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这篇文章主要介绍了Python numpy线性代数用法实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

numpy中线性代数用法

矩阵乘法

> import numpy as np
> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
> y=np.array([[7,8],[-1,7],[8,9]])
> x
array([[1, 2, 3],
    [4, 5, 6]])
> y
array([[ 7, 8],
    [-1, 7],
    [ 8, 9]])
> x.dot(y)
array([[ 29, 49],
    [ 71, 121]])
> np.dot(x,y)
array([[ 29, 49],
    [ 71, 121]])

计算点积

> a=np.array([[1,2],[3,4]])
> b=np.array([[11,12],[12,13]])
> np.vdot(a,b)
123

计算的公式是

result=1*11+2*12+3*12+4*13

计算内积

> np.inner(np.array([1,2,3]),np.array([0,1,0]))
2

计算公式

result=1*0+2*1+3*0

计算行列式

> np.inner(np.array([1,2,3]),np.array([0,1,0]))
2
> a=np.array([[1,2],[3,4]])
> np.linalg.det(a)
-2.0000000000000004

求线性方程的解

x + y + z = 6
2y + 5z = -4
2x + 5y - z = 27

矩阵表示

Python numpy线性代数用法实例解析

> import numpy as np
> a = np.array([[1,1,1],[0,2,5],[2,5,-1]])
> ainv = np.linalg.inv(a)#求矩阵的逆
> b = np.array([[6],[-4],[27]])
> x = np.linalg.solve(a,b)#求解需要A-1和B
> x
array([[ 5.],
    [ 3.],
    [-2.]])
>

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
python,numpy,线性,代数
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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