Курс Python → Работа с NumPy.linalg
Библиотека NumPy является одним из основных инструментов в Python для работы с массивами и матрицами. Модуль numpy.linalg предоставляет широкий набор функций для работы с линейной алгеброй. Этот модуль позволяет выполнять различные операции над матрицами, векторами и тензорами, такие как нахождение обратной матрицы, вычисление определителя, собственных значений и векторов, а также решение линейных систем уравнений.
Одной из ключевых особенностей модуля numpy.linalg является возможность работы с массивами большей размерности. В большинстве функций linalg массивы интерпретируются как набор из нескольких массивов нужной размерности. Это позволяет эффективно выполнять операции над несколькими объектами одновременно, что упрощает и ускоряет работу с данными.
Пример использования модуля numpy.linalg для нахождения обратной матрицы:
import numpy as np
# Создаем матрицу
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# Находим обратную матрицу
A_inv = np.linalg.inv(A)
print(A_inv)
В данном примере мы создаем матрицу A размером 2×2 и с помощью функции np.linalg.inv находим ее обратную матрицу A_inv. Затем выводим результат на экран. Таким образом, благодаря модулю numpy.linalg мы можем легко и быстро выполнять различные операции из линейной алгебры в Python.
Другие уроки курса "Python"
- Преобразование данных в Python
- Работа с комплексными числами
- IPython и Jupyter Notebook: руководство
- Сериализация объектов в Python
- Проверка на истинность объектов в Python
- F-строки в Python 3.8
- Сортировка и разворот списка
- Сравнение строк в Python
- Блок else в циклах Python
- Тестирование времени с Freezegun
- Работа с индексами списков
- Numpy: разбиение массивов
- Форматирование строк в Python
- Python Менеджер контекста
- Оператор break в Python
- Операторы сравнения в Python
- Лямбда-функции в Python
- Генератор данных в Keras
- Оформление текста в консоли с TermColor
- Зарезервированные слова в Python
- Переопределение метода __rshift__
- Работа со строками в Python
- Виртуальные среды в Python
- Печать комбинаций в Python с Itertools
- Python itertools combinations() — группировка элементов
- Работа с множествами в Python
- Проверка однородности элементов списка
- Параллельные вычисления в Python
- Автоматизация действий с Pyautogui
- Метод join() для объединения элементов
- Блок else в Python
- Работа с модулем Calendar
- Срезы в Numpy
- Получение текущей даты и времени
- Тестирование функции сложения
- Метод join() для объединения элементов
- Форматирование даты с strftime()
- Отправка HTTP-запросов с User-Agent
- Функция с *args.
- Манипуляция формой массива в Numpy
- Преобразование кортежа в словарь.
- Оператор continue в Python
- Работа с IP-адресами в Python
- Оператор is в Python
