NumPy 教程 之 NumPy 线性代数 6

简介: NumPy 的 `linalg` 库提供了多种线性代数功能,如 `dot`(点积)、`vdot`(向量点积)、`inner`(内积)、`matmul`(矩阵积)、`determinant`(行列式)、`solve`(求解线性方程)和 `inv`(计算逆矩阵)。`numpy.linalg.solve()` 可用于求解线性方程组,例如将方程组 `x + y + z = 6`、`2y + 5z = -4` 和 `2x + 5y - z = 27` 转换为矩阵形式 `AX = B` 并求解。

NumPy 教程 之 NumPy 线性代数 6

NumPy 线性代数

NumPy 提供了线性代数函数库 linalg,该库包含了线性代数所需的所有功能,可以看看下面的说明:

函数 描述
dot 两个数组的点积,即元素对应相乘。
vdot 两个向量的点积
inner 两个数组的内积
matmul 两个数组的矩阵积
determinant 数组的行列式
solve 求解线性矩阵方程
inv 计算矩阵的乘法逆矩阵

numpy.linalg.solve()

numpy.linalg.solve() 函数给出了矩阵形式的线性方程的解。

考虑以下线性方程:

x + y + z = 6

2y + 5z = -4

2x + 5y - z = 27

如果矩阵成为A、X和B,方程变为:

AX = B

X = A^(-1)B

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