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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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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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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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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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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Python 矩阵（线性代数）这里有一份新手友好的线性代数笔记，是和深度学习花书配套，还被Ian Goodfellow老师翻了牌。笔记来自巴黎高等师范学院的博士生Hadrien Jean，是针对“花书”的线性代数一章，初来乍到的小伙伴可以在笔记的辅佐之下，了解深度学习最常用的数学理论，加以轻松的支配。把理论和代码搭配食用，疗效更好。笔记里列举的各种例子，可以帮初学者用一种更直观实用的方式学好线代。
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2024-03-12 18:54:19
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# Python 在线性代数中的实际应用：解决最小二乘法问题
线性代数是现代科学和工程中不可或缺的数学工具。在很多实际问题中，我们常常需要通过线性代数的方法来寻求解答。本文将通过使用Python解决一个实际的最小二乘法回归问题，并展示如何绘制饼状图和甘特图来可视化相关数据，展示我们的方法和分析。
## 问题引入
假设我们是一家初创公司，开发了一种新型健身器材，我们想要通过对不同营销策略的效果
行向量 \([-1,0,1]\)np.array([[-1,0,1]])列向量 \([-1,0,1]^T\)np.array([[-1],[0],[1]])注意：无论是行向量还是列向量都需要双重方括号求向量的点乘和叉乘v1 = np.array([1, 0, 0])
v2 = np.array([0, 1, 0])
inner_product = np.dot(v1, v2)
cross_prod
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2023-06-26 10:59:29
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利用Python学习线性代数 -- 1.1 线性方程组利用Python学习线性代数系列，第一节本节实现的主要功能函数，在源码文件linear_system中，后续章节将作为基本功能调用。线性方程线性方程组由一个或多个线性方程组成，如\[\begin{array}\\
x_1 - 2 x_2 &= -1\\
-x_1 + 3 x_2 &= 3
\end{array}
\]求包含两个
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2023-07-01 19:46:08
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# 如何在Python中使用线性代数解决实际问题
线性代数是科学与工程领域中一个重要的数学分支，广泛应用于数据分析、机器学习、图像处理等多个领域。本文将通过解决一个实际问题来展示如何在Python中运用线性代数。我们的任务是使用线性代数求解一个线性方程组。
## 问题描述
假设我们在某城市的公共交通系统中，对公交车的乘客数量进行了调查。我们的目标是根据几天的乘客数量来推算某条公交线路的长期趋
原创
2024-10-29 05:18:48
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先发出来，防止后期咕掉 矩阵 行列式 \(\;\) 转置后行列式不变(\(A_{i,j}=A'_{j,i}\)) 一行加上另一行的若干倍，行列式不变 交换两行，行列式变为原先的相反数 \(\;\) 范德蒙德行列式 $$ D_n = \begin{vmatrix} 1 & 1 & 1 & \cdots ...
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2021-08-02 16:40:00
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特征值、特征向量
原创
2023-05-01 08:46:05
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目录线性代数（1）矩阵和行列式线性代数（2）线性方程组线性代数
原创
2021-12-28 09:56:01
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基础概念和符号 1.1 基本符号 2.矩阵乘法 2.1 向量-向量乘法 2.2 矩阵-向量乘法 2.3 矩阵-矩阵乘法 3 运算和属性 3.1 单位矩阵和对角矩阵 3.2 转置 3.3 对称矩阵 3.4 矩阵的迹 3.5 范数 3.6 线性相关性和秩 3.7 方阵的逆 3.8 正交阵 3.9 矩阵的
原创
2021-07-13 17:45:30
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行列式提取2 是从某一行/列同时除以2矩阵提取2 是矩阵内所有元素同时除以2
原创
2023-06-15 09:35:19
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