numpy 矩阵求逆_numpy 矩阵运算

1. numpy中数组array和矩阵matrix的区别：

matrix是array的分支，matrix和array在很多时候都是通用的，你用哪一个都一样。但这时候，官方建议大家如果两个可以通用，那就选择array，因为array更灵活，速度更快，很多人把二维的array也翻译成矩阵。
但是matrix的优势就是相对简单的运算符号，比如两个矩阵相乘，就是用符号*，但是array相乘不能这么用，得用方法.dot()
array的优势就是不仅仅表示二维，还能表示3、4、5...维，而且在大部分Python程序里，array也是更常用的。

参考：

Python Numpy的数组array和矩阵matrix的用法与区别blog.csdn.net

2. 线性代数

创建

import numpy as np
a = np.array([2,3,4])
print(a)
print(a.shape,a.ndim,a.dtype,a.dtype.name,a.itemsize,a.size,a.data)b = np.arange(12).reshape(4,3)
b
# array, zeros, zeros_like, ones, ones_like, empty, empty_like, arange, linspace,m = np.asmatrix(x)import numpy.matlib

属性和方法

print(a.shape,a.ndim,a.dtype,a.dtype.name,a.itemsize,a.size,a.data)

基本运算

广播运算

# 广播运算
a = np.array( [20,30,40,50] )
b = np.arange( 4 )
b
c = a-b
c
b**210*np.sin(a)a<35

2.矩阵运算

# 矩阵乘法
A = np.array( [[1,1],[0,1]] )
B = np.array( [[2,0],[3,4]] )
print(A * B)                      # elementwise product
print(A @ B)               # matrix product
print(A.dot(B))                  # another matrix product

3. 线性代数

import numpy as np
a = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
print(a)a.transpose() # 转置
np.linalg.inv(a) # 求逆u = np.eye(2) # unit 2x2 matrix; "eye" represents "I"
u
j = np.array([[0.0, -1.0], [1.0, 0.0]])j @ j        # matrix productnp.trace(u)  # trace
y = np.array([[5.], [7.]])
np.linalg.solve(a, y)np.linalg.eig(j)

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