NumPy 中级教程——线性代数操作

pip install numpy

import numpy as np

# 创建矩阵 A
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 创建矩阵 B
B = np.array([[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]])

# 矩阵乘法
result = np.dot(A, B)

# 行列式计算
det_A = np.linalg.det(A)

# 逆矩阵
inv_A = np.linalg.inv(A)

# 特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)

# 奇异值分解
U, S, VT = np.linalg.svd(A)

# 解线性方程组 Ax = b
b = np.array([1, 2, 3])
x = np.linalg.solve(A, b)

# 范数计算
norm_A = np.linalg.norm(A)

# QR 分解
Q, R = np.linalg.qr(A)

# Cholesky 分解
L = np.linalg.cholesky(A)

# 矩阵迹
trace_A = np.trace(A)

# 广义逆矩阵
pinv_A = np.linalg.pinv(A)