Python 执行矩阵与线性代数运算
问题
你需要执行矩阵和线性代数运算，比如矩阵乘法、寻找行列式、求解线性方程组等等。
解决方案
NumPy库有一个矩阵对象可以用来解决这个问题。
矩阵类似于3.9小节中数组对象，但是遵循线性代数的计算规则。下面的一个例子展示了矩阵的一些基本特性：
>>>importnumpyasnp >>>m=np.matrix([[1,-2,3],[0,4,5],[7,8,-9]]) >>>m matrix([[1,-2,3], [0,4,5], [7,8,-9]]) >>>#Returntranspose >>>m.T matrix([[1,0,7], [-2,4,8], [3,5,-9]]) >>>#Returninverse >>>m.I matrix([[0.33043478,-0.02608696,0.09565217], [-0.15217391,0.13043478,0.02173913], [0.12173913,0.09565217,-0.0173913]]) >>>#Createavectorandmultiply >>>v=np.matrix([[2],[3],[4]]) >>>v matrix([[2], [3], [4]]) >>>m*v matrix([[8], [32], [2]]) >>>
可以在numpy.linalg子包中找到更多的操作函数，比如：
>>>importnumpy.linalg >>>#Determinant >>>numpy.linalg.det(m) -229.99999999999983 >>>#Eigenvalues >>>numpy.linalg.eigvals(m) array([-13.11474312,2.75956154,6.35518158]) >>>#Solveforxinmx=v >>>x=numpy.linalg.solve(m,v) >>>x matrix([[0.96521739], [0.17391304], [0.46086957]]) >>>m*x matrix([[2.], [3.], [4.]]) >>>v matrix([[2], [3], [4]]) >>>
讨论
很显然线性代数是个非常大的主题，已经超出了本书能讨论的范围。但是，如果你需要操作数组和向量的话，NumPy是一个不错的入口点。可以访问NumPy官网http://www.numpy.org获取更多信息。
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