NumPy 线性代数
NumPy线性代数
线性代数是现代数学中最基础的分支学科之一,它涉及到线性方程组、矩阵运算、向量空间等知识点,而NumPy正好提供了一系列针对线性代数的高效操作函数,极大地方便了科学计算中的向量以及矩阵计算。
安装NumPy
在开始学习NumPy线性代数之前,先介绍一下安装NumPy:
可以在终端中使用pip安装:
pip install numpy
创建一个矩阵
创建一个矩阵,在NumPy中可以使用.array()函数。下面展示了如何创建一个2x3的矩阵:
import numpy as np
# 一维
a = np.array([1, 2, 3])
# 二维
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a)
print(b)
Out:
[1 2 3]
[[1 2 3]
[4 5 6]]
矩阵运算
NumPy库提供了许多矩阵运算方法,下面我们分别介绍一下:
加法
对于两个矩阵A和B,它们的加法结果为将每个元素分别相加,下面是计算的示例代码。
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = a + b
print(c)
Out:
array([[ 6, 8],
[10, 12]])
减法
对于两个矩阵A和B,它们的减法结果为将每个元素分别相减,下面是计算的示例代码。
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = a - b
print(c)
Out:
[[-4, -4],
[-4, -4]])
乘法
对于两个矩阵A和B,它们的乘法结果为矩阵乘积,即第一个矩阵的每一行分别与第二个矩阵的每一列相乘,然后将结果相加,下面是计算的示例代码。
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = np.dot(a, b)
print(c)
Out:
[[19 22]
[43 50]]
其他运算
此外,NumPy还支持矩阵的转置、逆矩阵、特征值、特征向量等运算,这里不再赘述。
总结
本文主要讲解了NumPy库在线性代数中的应用,其中包括创建矩阵、矩阵加减法与乘法等基本运算操作,它们方法具有优秀的计算性能,能够满足科学计算的要求。如果你想学习更多关于NumPy的知识,我们建议你阅读官方文档或者看看其他在线课程。