大学的记忆 理工科的小伙伴们都还记得吧，线性代数是大学里逃不掉的课程，今天我们就聊聊numpy中与线性代数相关的模块。 线性代数是数学的一个重要分支。同时它也是机器学习和深度学习的关键组成部分，有些算法的理论，
1. 环境的建立在做实验之前需要建构计算机计算环境,具体的做法参考我的另一篇博文在起始阶段加载如下的包from scipy import linalg as la
import sympy
import numpy as np第一行导入线性代数包,第二行导入符号计算包,第三行导入数值计算包2. 输入矩阵第一种方法是使用numpy包中的linalg包, 但是计算结果全部是浮点数, 例如A=np.ar
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2023-08-10 10:16:06
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这份讲义为初学者设计，涉及线性代数的基本概念、特殊矩阵及其应用，并提供了相应代码和图示。人工智能的基础是数学，线性代数又是其中的重要部分。然而，对于数学基础不好的人来说，「线性代数」是一门非常抽象的课程。如何学习线性代数呢？这个 GitHub 项目介绍了一份入门级线性代数课程讲义，适合大学生、程序员、数据分析师、算法交易员等，使用的代码用 Python 语言写成。讲义大致基于以下线性代数教科书：1
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2024-08-04 12:03:37
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1、相关库简介BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）是基础线性代数子程序库，里面拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序; LAPACK （Linear Algebra PACKage）包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题，如求解线性方程组、线性最小二乘问题、特征值问题和奇异值问题等; ATL
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2024-07-13 15:00:00
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Linear Algebra(scipy.linalg) scipy线性代数库简介When SciPy is built using the optimized ATLAS LAPACK and BLAS libraries, it has very fast linear algebra capabilities. If you dig deep enough, all of the raw l
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2024-08-18 22:55:39
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Numpy、Pandas、Matplotlib是Python的三个重要科学计算库，今天整理了Numpy的入门实战教程。NumPy是使用Python进行科学计算的基础库。 NumPy以强大的N维数组对象为中心，它还包含有用的线性代数，傅里叶变换和随机数函数。本文主要介绍Numpy库的重要应用：线性代数，线性代数在机器学习和深度学习中有着广泛的应用。强烈建议大家将本文中的程序运行一遍。这样能加深对nu
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2024-01-14 14:30:45
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实现我们自己的向量类
Vector.py
class Vector:
def __init__(self, lst):
self._values = lst
def __getitem__(self, index):
"""取向量的第index个元素"""
return self._values[index]
def __len__(self):
"""返回向量长度(有多少个元素)"""
retu
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2024-06-07 13:41:50
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1、番外说明大家好，我是小P，本系列是本人对Python模块Numpy的一些学习记录，总结于此一方面方便其它初学者学习，另一方面害怕自己遗忘，希望大家喜欢。此外，对“目标检测/模型压缩/语义分割”感兴趣的小伙伴，欢迎加入Q 813221712 讨论交流，进群请看群公告！（可以点击如下连接直接加入！） 点击链接加入群聊【Object Detection】：https://jq..com/?
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2023-10-10 10:19:26
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本篇博客所有示例使用Jupyter NoteBook演示。Python数据分析系列笔记基于:利用Python进行数据分析(第2版) 目录1.线性代数2.伪随机数生成3.示例：随机漫步1.线性代数线性代数（如矩阵乘法、矩阵分解、行列式以及其他方阵数学等）是数组库的重要组成部分。NumPy提供了矩阵乘法的dot函数：import numpy as np
x = np.array(
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2023-10-14 22:34:22
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目录矩阵的创建矩阵元素操作向量的创建特殊矩阵矩阵基本操作矩阵的转置逆矩阵行列式矩阵的秩矩阵的内积向量的长度向量的夹角解线性方程组其他特征值和特征向量svd分解 矩阵的创建1.直接创建import numpy as np
A=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]
arr1=np.array(A) #将列表转化为矩阵
print("A=",A)
print("通过列
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2023-12-15 13:34:25
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标准有限差分方案遇到标准有限差分法的主要问题是数值不稳定性。如果存在有限差分方程的解与微分方程的任何可能解都不对应，则称微分方程的离散模型具有数值不稳定性。 Mickens指出了一些数值不稳定原因。这些原因是：用不同阶数的离散导数表示微分方程中的导数。 这种情况的一个例子是在表示逻辑模型时使用中心差分方案：下图1显示了使用中心，前向和后向差分方案的逻辑模型的解。 该图显示，通过前向和后向差分方案获
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2024-09-07 11:22:29
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作者：魔王
这份讲义为初学者设计，涉及线性代数的基本概念、特殊矩阵及其应用，并提供了相应代码和图示。人工智能的基础是数学，线性代数又是其中的重要部分。然而，对于数学基础不好的人来说，「线性代数」是一门非常抽象的课程。如何学习线性代数呢？这个 GitHub 项目介绍了一份入门级线性代数课程讲义，适合大学生、程序员、数据分析师、算法交易员
讲解Python在线性代数中的应用，包括：一、矩阵创建先导入Numpy模块，在下文中均采用np代替numpy 1 import numpy as np 矩阵创建有两种方法，一是使用np.mat函数或者np.matrix函数，二是使用数组代替矩阵，实际上官方文档建议我们使用二维数组代替矩阵来进行矩阵运算；因为二维数组用得较多，而且基本可取代矩阵。 1 >>> a = np.m
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2023-10-18 23:07:59
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# 如何实现“Python学透线性代数和微积分代码 PDF 下载”
在编程学习中，使用 Python 来实现数学概念（如线性代数和微积分）的可视化与应用是非常重要的。本文将指导你如何实现一个简单的程序来下载线性代数和微积分的资料并转换成 PDF 格式。下面是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|---
目前已经看完了公开课的三分之一，线性代数中的常见概念也已经差不多全部介绍了一遍，那么在实际应用中会借助于计算机来实现，这里将介绍如何在python中使用我们学到的知识。NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。据说Num
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2023-06-20 16:26:54
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# 用Python学透线性代数和微积分的指南
在今天，学习数学与编程的结合能够极大增强我们的技术能力，尤其是线性代数和微积分。本文将带你通过步骤实现“程序员数学用Python学透线性代数和微积分”的目标。这一过程将包括安装必要的库、编写示例代码，并进行简单的数学计算。
## 流程步骤
以下是实现该目标的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装
程序员的数学基础课 从理论到Python实践1.紧紧围绕程序员的需求。 数学的课题非常广泛，但本书没有涉及数学领域的全部课题，而是从程序员的需求出发，精心挑选了编程所需的常用知识点，并实现学以致用。2.结合生动的案例和形象的比喻解读难点。 降低技术理解的门槛，让程序员更容易理解数学背后的逻辑，并对实际生产问题进行数学建模，进而设计出更有效的算法，编写出更优雅的代码。3.注重编程实践。 除了阐述理论
上一节讲解了矩阵的初等变换，本章将学习并了解向量。此章请认真学习。向量一、向量的基本概念与运算1.向量的定义，记号由n个数构成的有序数组称为一个n维向量，每一个数字称为向量的分量；2.向量运算（1）加减法：两个向量的加减法，数乘与矩阵的运算完全一样，向量之间没有乘法（2）内积：两个向量α，β的内积，用记号（α，β）表示，计算方法为：对应位置元素相乘并相加；（α，β） = α^T · β
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2023-11-23 23:06:15
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目录1. 向量 & 矩阵1.1. 问： np.ndarray 与 np.matrix1.2. 向量空间2. 算术运算2.1. 为什么线性代数定义的乘积运算不按照加法的规则（按位相乘）进行？2.2. 数组广播（broadcasting）3. 矩阵乘积3.1. 矩阵与向量的乘积3.1.1. 除了坐标转换，矩阵乘积还有什么用？3.1.2. 矩阵 * 矩阵3.1.3. 一些特例4. 点积乘法5.
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2023-09-02 11:31:36
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读书笔记：程序员的数学 线性代数特点主要内容体会 看这本书的原因和上一本微积分相同，因为对线代非常生疏了。就看一下这本很多人给新手推荐的线性代数入门书籍，讲的也确实通俗易懂。特点本书面向非数学专业，作者自己强调这是一本描述如何使用线性代数、在哪里用的书籍。所以本书围绕着几大问题展开，读起来非常顺畅，即：如何解线性方程组、矩阵稳定性的判断、如何求解特征值特征向量。一些概念都从这几个问题展开来提出，
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2023-11-09 18:40:32
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