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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。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月26日
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