Python numpy线性代数用法实例解析

2024-09-27 09:52:17

这篇文章主要介绍了Python numpy线性代数用法实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

numpy中线性代数用法

矩阵乘法

>>> import numpy as np
>>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> y=np.array([[7,8],[-1,7],[8,9]])
>>> x
array([[1, 2, 3],
    [4, 5, 6]])
>>> y
array([[ 7, 8],
    [-1, 7],
    [ 8, 9]])
>>> x.dot(y)
array([[ 29, 49],
    [ 71, 121]])
>>> np.dot(x,y)
array([[ 29, 49],
    [ 71, 121]])

计算点积

>>> a=np.array([[1,2],[3,4]])
>>> b=np.array([[11,12],[12,13]])
>>> np.vdot(a,b)
123

计算的公式是

result=1*11+2*12+3*12+4*13

计算内积

>>> np.inner(np.array([1,2,3]),np.array([0,1,0]))
2

计算公式

result=1*0+2*1+3*0

计算行列式

>>> np.inner(np.array([1,2,3]),np.array([0,1,0]))
2
>>> a=np.array([[1,2],[3,4]])
>>> np.linalg.det(a)
-2.0000000000000004

求线性方程的解

x + y + z = 6
2y + 5z = -4
2x + 5y - z = 27

矩阵表示

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,1,1],[0,2,5],[2,5,-1]])
>>> ainv = np.linalg.inv(a)#求矩阵的逆
>>> b = np.array([[6],[-4],[27]])
>>> x = np.linalg.solve(a,b)#求解需要A-1和B
>>> x
array([[ 5.],
    [ 3.],
    [-2.]])
>>>

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

在Python3 numpy中mean和average的区别详解

mean和average都是计算均值的函数,在不指定权重的时候average和mean是一样的.指定权重后,average可以计算一维的加权平均值. 具体如下: import numpy as np a = np.array([np.random.randint(0, 20, 5), np.random.randint(0, 20, 5)]) print('原始数据\n', a) print('mean函数'.center(20, '*')) print('对所有数据计算\n', a.mean(
python numpy之np.random的随机数函数使用介绍

np.random的随机数函数(1) 函数说明 rand(d0,d1,..,dn) 根据d0‐dn创建随机数数组,浮点数, [0,1),均匀分布 randn(d0,d1,..,dn) 根据d0‐dn创建随机数数组,标准正态分布 randint(low[,high,shape]) 根据shape创建随机整数或整数数组,范围是[low, high) seed(s) 随机数种子, s是给定的种子值 np.random.rand import numpy as np a = np.random.ran
Python 取numpy数组的某几行某几列方法

直接分析,如原矩阵如下(1): (1) 我们要截取的矩阵(取其一三行,和三四列数据构成矩阵)为如下(2): (2) 错误分析: 取 C 的1 3行,3 4 列,定义 Z = [0,2] #定义行数 d = [2,3] #定义列数 #代码 C_zd = C[z,d] 则结果为: 由结果分析取的是第一行第三列和第三行第四列的数据,并非我们想要的结果. 正确分析: C_A = c[[0,2]] #先取出想要的行数据 C_A = C_A[:,[2,3]] #再取出要求的列数据 print(C_A) #输
讲解Python3中NumPy数组寻找特定元素下标的两种方法

引子 Matlab中有一个函数叫做find,可以很方便地寻找数组内特定元素的下标,即:Find indices and values of nonzero elements. 这个函数非常有用.比如,我们想计算图1中点Q(x0, y0)抛物线的最短距离.一个可以实施的方法是:计算出抛物线上所有点到Q点的距离,找到最小值,用find函数找到最小值对应的下标,即M点横坐标和纵坐标对应的元素的下标,M点到Q点的距离就是最短距离. 首先给出Matlab使用find函数实现的代码: a = linspac
python+numpy实现的基本矩阵操作示例

本文实例讲述了python+numpy实现的基本矩阵操作.分享给大家供大家参考,具体如下: #! usr/bin/env python # coding: utf-8 # 学习numpy中矩阵的代码笔记 # 2018年05月29日15:43:40 # 参考网站:http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ import numpy as np #==================矩阵的创建,增删查改,索引,运算==================
Python Numpy计算各类距离的方法

详细: 1.闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) 2.欧氏距离(Euclidean Distance) 3.曼哈顿距离(Manhattan Distance) 4.切比雪夫距离(Chebyshev Distance) 5.夹角余弦(Cosine) 6.汉明距离(Hamming distance) 7.杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient) 8.贝叶斯公式 1.闵氏距离的定义: 两个n维变量A(x11,x12,-,x1n)与 B(x21,x
python 3.74 运行import numpy as np 报错lib\site-packages\numpy\__init__.py

安装完 anaconda 运行如下代码执行不了 import numpy as np import os,sys #获取当前文件夹,并根据文件名 def path(fileName): p=sys.path[0]+'\\'+fileName return p #读文件 def readFile(fileName): f=open(path(fileName)) str=f.read() f.close() return str #写文件 def writeFile(fileName,str):
python中利用numpy.array()实现俩个数值列表的对应相加方法

小编想把用python将列表[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1] 和列表 [2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]对应相加成[3,3,3,3,3,3,3,3,3,3]. 代码如下: import numpy a = numpy.array([1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]) b = numpy.array([2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]) c = a + b print(type(c)) print(list(c)) 输出结果为: <class 'numpy.nd
Python numpy线性代数用法实例解析

这篇文章主要介绍了Python numpy线性代数用法实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 numpy中线性代数用法矩阵乘法 >>> import numpy as np >>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> y=np.array([[7,8],[-1,7],[8,9]]) >>> x array([[1, 2, 3], [4
Python元字符的用法实例解析

反斜杠的作用: 要想将一个元字符^当一个普通字符处理,加反斜杠例如: >>>import re >>>r=r'\^abc' >>>re.findall(r,'^abc ^abc ^abc') ['^abc','^abc','^abc'] \d匹配任何十进制数,它相当于类[0-9]. \D匹配任何非数字字符,它相当于类[^0-9] \s匹配任何空白字符,他相当于类[\t\n\r\f\v] \S匹配任何非空白字符,它相当于类[^\t\n\r\f\v] \
Python多线程正确用法实例解析

python 里有一个 threading 模块,其中提供了一个函数: threading.Thread(target=function, args=(), kwargs={}) function 是开发者定义的线程函数, args 是传递给线程函数的参数,必须是tuple类型, kwargs 是可选参数,字典类型. 调用 threading.Thread 之后,会创建一个新的线程,参数 target 指定线程将要运行的函数,args 和 kwargs 则指定函数的参数来执行 function
python定义类self用法实例解析

这篇文章主要介绍了python定义类self用法实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下在定义类的过程中,无论是显式的创建类的构造方法,还是向类中添加实例方法,都要将self参数作为方法的第一个参数. class Person: def __init__(self): print("正在执行构造方法") def study(self, name): print(name, "正在学python")
python如何重载模块实例解析

本文首先介绍了Python中的模块的概念,谈到了一个模块往往由多个模块组成,然后通过具体实例,分析了模块重载的相关内容,具体介绍如下. 模块是Python程序架构的一个核心概念,较大的程序往往以多个模块文件的形式呈现,一个模块被设计成主文件或顶层文件,用来启动整个Python程序.每个以.py为后缀的Python源代码文件都是一个模块,其他文件可通过"导入"读取这个模块的内容.从一般意义上讲,模块就是变量名的封装.如写一个模块test.py,包含一个两个变量名name.age. nam
Python中property属性实例解析

本文主要讲述的是对Python中property属性(特性)的理解,具体如下. 定义及作用: 在property类中,有三个成员方法和三个装饰器函数. 三个成员方法分别是:fget.fset.fdel,它们分别用来管理属性访问: 三个装饰器函数分别是:getter.setter.deleter,它们分别用来把三个同名的类方法装饰成property. fget方法用来管理类实例属性的获取,fset方法用来管理类实例属性的赋值,fdel方法用来管理类实例属性的删除: getter装饰器把一个自定义类
python OpenCV GrabCut使用实例解析

这篇文章主要介绍了python OpenCV GrabCut使用实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下先上一个效果图: 使用Python3.7+OpenCV 3.x. 需要引入 numpy库. 在图上用鼠标左键和右键标记前景和后景即可. 如果需要重新标记图像,关闭程序重新运行. 以下是具体实现代码 # -*- coding:utf-8 -*- ''' Python: 3.5.7 opencv 3.x 在图上用鼠标左键和右键标记
python scatter函数用法实例详解

这篇文章主要介绍了python scatter函数用法实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下函数功能:寻找变量之间的关系. 调用签名:plt.scatter(x, y, c="b", label="scatter figure") x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 c:散点图中的标记的颜色 label:标记图形内容的标签文本代码实现: import matplotlib.pyplot as
Sql Server中Substring函数的用法实例解析

SQL 中的 substring 函数是用来抓出一个栏位资料中的其中一部分.这个函数的名称在不同的资料库中不完全一样: MySQL: SUBSTR( ), SUBSTRING( ) Oracle: SUBSTR( ) SQL Server: SUBSTRING( ) SQL 中的 substring 函数是用来截取一个栏位资料中的其中一部分. 例如,我们需要将字符串'abdcsef'中的'abd'给提取出来,则可用substring 来实现: select substring('abdcsef'
Python反射的用法实例分析

本文实例讲述了Python反射的用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在做程序开发中,我们常常会遇到这样的需求:需要执行对象里的某个方法,或需要调用对象中的某个变量,但是由于种种原因我们无法确定这个方法或变量是否存在,这是我们需要用一个特殊的方法或机制要访问和操作这个未知的方法或变量,这中机制就称之为反射.接下记录下反射几个重要方法: hasattr 判断对象中是否有这个方法或变量 class Person(object): def __init__(self,name): self.name

Python numpy线性代数用法实例解析

相关推荐

随机推荐