Numpy庫高階教程（一）求解線性方程組

numpy是乙個非常強大的python科學計算庫，為了機器學習的需要，想深入研究一下numpy庫的用法，用這個系列的部落格，記錄下我的學習過程。

系列：

numpy庫高階教程（二）

正在持續更新

numpy.linalg模組包含線性代數的函式，可以用來求矩陣的逆，求解線性方程組、求特徵值及求解行列式。

mat函式可以用來構造乙個矩陣，傳進去乙個專用字串，矩陣的行與行之間用分號隔開，行內的元素用空格隔開。

import numpy as np

a = np.mat("0 1 2;1 0 3;4 -3 8")
print
"a\n", a

inverse = np.linalg

.inv(a)
print "inverse of a\n", inverse

print

"check\n", a * inverse

建立矩陣a和陣列b：

a = np.mat("1 -2 1;0 2 -8;-4 5 9")

print
"a\n", a
b = np.array([0, 8, -9])
print
"b\n", b

x = np.linalg

.solve(a, b)
print "solution", x

print

"check\n", np.dot(a , x)

Numpy庫高階教程（一）求解線性方程組

numpy是乙個很強大的python科學計算庫。為了機器學習的須要。想深入研究一下numpy庫的使用方法。用這個系列的部落格。記錄下我的學習過程。系列 numpy庫高階教程 二 正在持續更新 numpy.linalg模組包括線性代數的函式。能夠用來求矩陣的逆，求解線性方程組 求特徵值及求解行列式。m...

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