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NumPy 是 Python 中用于数值计算的基础包。它提供了处理数组和矩阵的高效操作#xff0c;这对于数据分析和科学计算至关重要。在本指南中#xff0c;我们将探讨 NumPy 中可用的一些基本线性代数操作#xff0c;展示如何通过运算符重载和内置函数执行这些操作。
元素级…介绍
NumPy 是 Python 中用于数值计算的基础包。它提供了处理数组和矩阵的高效操作这对于数据分析和科学计算至关重要。在本指南中我们将探讨 NumPy 中可用的一些基本线性代数操作展示如何通过运算符重载和内置函数执行这些操作。
元素级操作
元素级操作是应用于数组元素的基本操作。这些操作是数据科学和工程任务中更复杂数学计算的构建块。
加法和减法
让我们从创建两个简单的数组并执行元素级加法和减法开始
import numpy as npa np.array([1, 2, 3])
b np.array([4, 5, 6])# 元素级加法
print(a b) # 输出: [5 7 9]
print(np.add(a, b)) # 输出: [5 7 9]# 元素级减法
print(a - b) # 输出: [-3 -3 -3]
print(np.subtract(a, b)) # 输出: [-3 -3 -3]向量和矩阵乘法
除了基本的算术运算外NumPy 还支持各种矩阵操作包括点积、矩阵乘法等。
# 向量的内积
c np.dot(a, b)
print(c) # 输出: 32# 矩阵乘法
a [[1, 0], [0, 1]]
b [[4, 1], [2, 2]]
c np.matmul(a, b)
print(c) # 输出: [[4 1] [2 2]]# 使用 运算符进行矩阵乘法
a_array np.array(a)
b_array np.array(b)
c a_array b_array
print(c) # 输出: [[4 1] [2 2]]高级矩阵操作
NumPy 还提供了执行更复杂的矩阵操作的函数如矩阵求逆、行列式计算和矩阵转置。
# 矩阵求逆
a np.array([[1, 2], [3, 4]])
b np.linalg.inv(a)
print(a)
print(b) # 输出矩阵 a 的逆矩阵# 矩阵行列式
print(np.linalg.det(a)) # 输出: -2.0# 矩阵转置
a np.arange(12).reshape(3, 4)
print(a)
print(\n)
print(a.T) # 输出矩阵 a 的转置创建单位矩阵和眼矩阵
在 NumPy 中创建特定类型的矩阵如单位矩阵非常简单
import numpy.matlib
print(np.matlib.identity(5)) # 5x5 的单位矩阵
print(np.eye(5)) # 使用 eye 函数创建的单位矩阵总结
NumPy 使执行各种线性代数操作变得简单这对于科学和工程领域的许多应用都是必不可少的。理解这些基础知识可以让你使用 Python 高效地处理更复杂的任务。无论你是在执行简单的元素级操作还是复杂的矩阵乘法NumPy 都提供了快速且有效的功能。 后记 博客的关键词集中在编程、算法、机器人、人工智能、数学等等持续高质量输出中。 唠嗑QQ群兔叽の魔术工房 (942848525) ⭐B站账号白拾ShiroX活跃于知识区和动画区 ✨GitHub主页YangSierCode000工程文件 ⛳Discord社区AierLab人工智能社区
