python数组的转置,求逆,求行列式值,求它的迹总结

谁践踏了优雅 2022-05-27 14:07 79阅读 0赞

>>> import numpy as np
    >>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
    >>> a
    array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6],
           [7, 8, 9]])
    >>> #a数组的转置直接使用.transpose()函数即可
    >>> a.transpose()
    array([[1, 4, 7],
           [2, 5, 8],
           [3, 6, 9]])

>>> #求数组的逆
    >>> a
    array([[ 3.,  2.,  3.],
           [ 4.,  7.,  6.],
           [ 7.,  8., 11.]])
    >>> np.linalg.inv(a)
    array([[ 0.90625,  0.0625 , -0.28125],
           [-0.0625 ,  0.375  , -0.1875 ],
           [-0.53125, -0.3125 ,  0.40625]])
    >>> #验证
    >>> np.dot(a,np.linalg.inv(a))
    array([[ 1.00000000e+00, -2.22044605e-16,  0.00000000e+00],
           [ 4.44089210e-16,  1.00000000e+00,  0.00000000e+00],
           [-8.88178420e-16,  0.00000000e+00,  1.00000000e+00]])

>>> #Solve the system of equations ``3 * x0 + x1 = 9`` and ``x0 + 2 * x1 = 8``:
    >>> a = np.array([[3,1], [1,2]])#系数数组
    >>> a
    array([[3, 1],
           [1, 2]])
    >>> b = np.array([9,8])#结果
    >>> b
    array([9, 8])
    >>> #求它的解x
    >>> x = np.linalg.solve(a, b)
    >>> x
    array([2., 3.])

>>> #求数组的行列式值
    >>> d
    array([[1, 2],
           [3, 4]])
    >>> #d的逆
    >>> f=np.linalg.inv(d)
    >>> f
    array([[-2. ,  1. ],
           [ 1.5, -0.5]])
    >>> #d的行列式值
    >>> np.linalg.det(d)
    -2.0000000000000004
    >>> np.linalg.det(f)
    -0.49999999999999967

>>> #数组的迹
    >>> d
    array([[1, 2],
           [3, 4]])
    >>> f
    array([[-2. ,  1. ],
           [ 1.5, -0.5]])
    >>> np.trace(d)
    5
    >>> np.trace(f)
    -2.4999999999999996

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