前言Numpy是一个很强大的python科学计算库。为了机器学习的须要。想深入研究一下Numpy库的使用方法。用这个系列的博客。记录下我的学习过程。 系列： Numpy库进阶教程（二） 正在持续更新计算逆矩阵numpy.linalg模块包括线性代数的函数。能够用来求矩阵的逆，求解线性方程组、求特征值及求解行列式。 mat函数能够用来构造一个矩阵，传进去一个专用字符串，矩阵的行与行之间用分号隔
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2024-04-21 16:38:20
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文章目录1.创建数组相关1.1创建数组： .array1.2创建0矩阵： .zeros1.3创建1矩阵： .ones1.4区间内按等差创建矩阵： .arange1.5区间内按元素个数取值： .linspace1.6创建时指定元素类型1.7array数组的数据类型2.数组属性相关2.1查询矩阵的大小： .shape2.2改变shape2.3查询维度： .ndim2.4查询元素个数： .size2.
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2023-10-09 14:49:55
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【概述】矩阵快速幂利用矩阵的乘法与整数快速幂的结合，能够快速的算出 n 阶方阵 A 的 M 次幂 A^b，其结果仍是一个矩阵，无具体含义，在信息学竞赛中，矩阵快速幂常用于求解线性递推关系。【n*m 矩阵的快速幂】struct Matrix{
LL s[N][N];
};
Matrix e;//单位矩阵E
Matrix x;//构造矩阵
void init(int n){
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2023-07-26 21:29:01
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1、linalg模块 线性代数是数学的一个重要分支。numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块，我们可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。1.1计算逆矩阵import numpy as npa=np.mat('1 0;0 2')print a#逆矩阵print a.Iprint np.linalg.inv(a)#原矩阵*逆矩
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2023-09-29 22:18:26
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题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1757盗用一张图：把问题转化为求矩阵的n-9次幂就行了
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2013-03-01 11:10:00
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1. 矩阵求逆import numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组)print(np.linalg.inv(a)) # 对应于MATLAB中 inv() 函数# 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆A = np.matrix(a)print(A.I)2. 矩阵求伪逆import numpy as np# 定义一个奇异阵 AA = np.zeros((4, 4))A[0, -1] = 1
原创
2021-08-12 22:27:03
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一、问题描述 给定一个方阵 ，求方阵 的 次幂 。二、简单算法 直接想法是利用for循环不断进行方阵乘法，直到求出 ，算法时间复杂度是 ，如此高的时间复杂度在实践中是走不通的。三、快速算法 下面是用python实现的 
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2023-12-16 02:10:04
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python中矩阵的实现是靠序列，，，序列有很多形式，其实矩阵是现实生活中的东西，把现实生活中的结构转换到程序中。就需要有个实现的方法，而这种路径是多种多样的。 下面给出一个把矩阵转换成python中的序列、然后进行矩阵的转置
# -*- coding: utf-8 -*-
#下面的测试是关于转置的。
import numpy as np #
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2023-06-03 19:47:57
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## Python numpy矩阵求逆的步骤
本文将引导刚入行的开发者学习如何使用Python的NumPy库来求解矩阵的逆。以下是整个过程的步骤概览：
```mermaid
journey
title 矩阵求逆的步骤
section 创建矩阵
section 检查矩阵是否可逆
section 求解矩阵的逆
```
### 创建矩阵
在开始求解矩阵的逆之前，我
原创
2023-11-07 03:49:50
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2018/06/14更正 sympy代码运行出错，满秩的情况只要修改代码x = sp.symarray(x,3)为x = sp.symarray('x',(3,1))线性代数里一个重要的内容就是线性方程的求解，解方程其实从我们初中的时候就已经接触了，这篇文章记录的是对满秩方程（恰定方程）、欠秩方程（欠定方程）和超定方程三种线性方程的计算机求解方法，使用了MATLAB/Octave,Numpy,S
矩阵积import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print(np.vdot(a,b)) # vdot() 矩阵点积
# 矩阵点积计算：对应元素乘积之和，如例结果为：1*5+2*6+3*7+4*8
print(np.inner(a,b))
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2023-10-22 09:05:47
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上一讲当中我们复习了行列式的内容，行列式只是开胃小菜，线性代数的大头还是矩阵。矩阵的定义很简单，就是若干个数按照顺序排列在一起的数表。比如m * n个数，排成一个m * n的数表，就称为一个m * n的矩阵。 矩阵运算的相关性质不多，主要的有这么几点：矩阵的加法有结合律和交换律矩阵的乘法没有交换律m*n的矩阵乘上n*k的矩阵的结果是一个m*k的矩阵很多人会觉得矩阵乘法比较复杂，不仅是计
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2023-11-24 10:40:10
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一 array对象乘法运算import numpy as np
a=np.array([[1,2],[3,4]])
b=np.array([[4,3],[2,1]])
print(a*b)
print(np.matmul(a,b))import numpy as np
a=np.array([[1,2],[3,4]])
b=np.array([4,3])
print(a*b)
prin
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2023-12-10 10:27:18
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0 Numpy简单介绍Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。如果接触过matlab、scilab，那么numpy很好入手。NumPy函数库中存在两种不同的数据类型（矩阵matrix和数组array）,都可以用于处理行列表示的数字元素。调用
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2023-12-06 20:33:32
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# Python矩阵元素求N次幂：新手教程
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要对矩阵中的每个元素进行求幂运算的问题。在Python中，这可以通过多种方式实现，但我会教你一种简单且高效的方法。以下是实现矩阵元素求N次幂的详细步骤。
## 步骤流程
以下是实现矩阵元素求N次幂的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定
原创
2024-07-22 11:40:27
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8.2 矩阵(Matrix)对象Matrix类型继承于ndarray类型，因此含有ndarray的所有数据属性和方法。Matrix类型与ndarray类型有六个重要的不同点，当你当Matrix对象当arrays操作时，这些不同点会导致非预期的结果。1）Matrix对象可以使用一个Matlab风格的字符串来创建，也就是一个以空格分隔列，以分号分隔行的字符串。2）Matrix对象
import numpy
A = numpy.array([[-1, 3, 2],
[-5, 7, -2],
[-3, 0, 1]])
B = numpy.array([
[8, 2, -1],
[6, 4, 0],
[-2, 3, 5]])
a = numpy.linalg.inv(A)
b = n
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2023-06-02 23:09:51
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文章目录1.前言2.方法介绍3.算法步骤4.数值实验5.总结6.Matlab代码 1.前言乘幂法主要用于求实矩阵按模最大的特征值（主特征值）和相应特征向量.本文通过Matlab解决实际例子来验证乘幂法的正确性.2.方法介绍设实矩阵A的特征值为，相应特征向量线性无关.假设矩阵的特征值按模排序为，于是对任一非零向量可得到（1） 令（2） 可得向量序列： （3） 下面仅讨论的情况： 由式（2）（3）知
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2023-12-27 14:07:43
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一. 什么是快速幂：快速幂顾名思义，就是快速算某个数的多少次幂。其时间复杂度为 O(log₂N)， 与朴素的O(N)相比效率有了极大的提高。一般一个矩阵的n次方，我们会通过连乘n-1次来得到它的n次幂。但做下简单的改进就能减少连乘的次数，方法如下：把n个矩阵进行两两分组，比如：A*A*A*A*A*A => (A*A)*(A*A)*(A*A)。这样变的好处是，你只需要计
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2023-09-15 20:51:39
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幂法的主要作用是求矩阵的主特征值，这种方法特别适用于求大型稀疏矩阵。定理:设A∈有n个线性无关的特征向量，主特征值满足>·····，则对任意非零初始向量(0),按照下述方法构造的向量序列{}，{}： (P.S)过程迭代讲解：第一步：定义一个初始规范化向量。第二步：初始规范化向量与矩阵A相乘得到一个结果矩阵第三步：取结果矩阵的最大值，即({})第四步：将初始规范化向量除以矩阵的最大值
