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Python中含有豐富的庫提供我們使用，學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)分支線性代數(shù)時(shí)，矩陣問題是核心問題。Numpy庫通常用于python中執(zhí)行數(shù)值計(jì)算，并且對(duì)于矩陣操作做了特殊的優(yōu)化，numpy庫通過向量化避免許多for循環(huán)來更有效地執(zhí)行矩陣操作。本文針對(duì)矩陣的部分問題使用numpy得到解決。

矩陣的點(diǎn)積

矩陣的轉(zhuǎn)置

矩陣的秩

矩陣的行列式

矩陣的逆

首先需要安裝numpy庫。在命令行中輸入pip install numpy,點(diǎn)擊回車

安裝好numpy庫以后，調(diào)用庫中的相關(guān)解決問題的函數(shù)庫。

1.點(diǎn)積：點(diǎn)積是為矩陣定義的。它是兩個(gè)矩陣中相應(yīng)元素的乘積的和。矩陣的表示為np.matrix([[],[]])，點(diǎn)積表示為np.dot(a,b)

2.轉(zhuǎn)置：矩陣的轉(zhuǎn)置是通過行與列的交換得到的。我們可以使用np.transpose()函數(shù)

3.秩：矩陣的秩是由它的列或行張成(生成)的向量空間的維數(shù)。換句話說，它可以被定義為線性無關(guān)的列向量或行向量的最大個(gè)數(shù)。可以使用matrix_rank()函數(shù)來查找矩陣的秩。

4.行列式：首先使用np.array(矩陣)將矩陣轉(zhuǎn)化為array（數(shù)組），方陣的行列式可以計(jì)算det()函數(shù)

5.矩陣的逆：使用np.array創(chuàng)建一個(gè)數(shù)組（注：需要矩陣為非奇異矩陣），再使用np.linalg.inv(),求解矩陣的逆

本文對(duì)線性代數(shù)中矩陣的部分運(yùn)算使用numpy庫得到了解決。調(diào)用numpy庫中含有的各種函數(shù)對(duì)一系列問題進(jìn)行了針對(duì)性解決。在調(diào)用函數(shù)時(shí)，需注意所使用的格式與縮進(jìn)?？偨Y(jié)來說：求點(diǎn)積運(yùn)用np.dot()函數(shù)；求轉(zhuǎn)置運(yùn)用np.transpose()函數(shù)；求秩運(yùn)用matrix_rank()函數(shù)；求行列式運(yùn)用det()函數(shù)；求逆運(yùn)用np.linalg.inv()函數(shù)。

作者：彭誠

實(shí)習(xí)編輯：衡輝