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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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还在为学习数学而发愁吗？看完这篇文章，希望Python能帮助你消灭数学恐惧症。用NumPy进行线性代数运算线性代数是数学的一个重要分支，比如，我们可以使用线性代数来解决线性回归问题。子程序包numpy.linalg提供了许多线性代数例程，我们可以用它来计算矩阵的逆、计算特征值、求解线性方程或计算行列式等。对于NumPy来说，矩阵可以用ndarray的一个子类来表示。用NumPy求矩阵的逆在线性代数
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2024-01-27 16:33:31
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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
线性代数前言一、矩阵和向量积矩阵特征值与特征向量矩阵分解奇异值分解QR分解Cholesky分解范数和其它数字矩阵的范数方阵的行列式矩阵的秩矩阵的迹解方程和逆矩阵逆矩阵求解线性方程组 前言Numpy 定义了 matrix 类型，使用该 matrix 类型创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算缺省采用矩阵方式计算，因此用法和Matlab十分类似。但是由于 NumPy 中同时存在 ndarray 和 m
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2023-08-06 09:23:51
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前言：这是学校多元统计分析课程布置的实验（包括基于python的线性代数运算、线性回归分析实验、聚类分析、因子分析和主成分分析），这里分享出来，注解标注的比较全，供大家参考。使用Python语言开发完成以下运算。1、已知有两个矩阵A和B，如下所示：①求A+B、A-B；import numpy as np
import pandas as pd
from fractions import Fract
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2023-08-06 09:23:17
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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。项目地址：https://gith
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2023-10-11 09:41:09
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在Python中，有几个库提供了求解线性方程组Ax=b的功能。以下是一些常用的库：
1. NumPy: NumPy是Python中用于科学计算的基础库，其中的numpy.linalg.solve()函数可以用于求解线性方程组。
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2023-08-04 09:53:57
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