numpy笔记 linalg

Posted 2021-11-02 UQI-LIUWJ

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了numpy笔记 linalg相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

matrix_power

矩阵的n次方

对称正定矩阵A——存在一个对角元为正数的下三角矩阵L，A=LL^T

x=linalg.cholesky(A),出来的结果是A的L

QR分解

任何一个满秩矩阵，都可以用qr分解

一个正交矩阵和一个上三角矩阵

SVD分解（一般用于降维

U,V——m，n阶方阵

Σ——除了对角线元素，都是0，对角线元素——奇异值

numpy出来的奇异值是从大到小排列的，所以直接切片就可以了

求特征值和特征向量

每一列就是一个特征向量

求行列式

计算矩阵的秩

Solve(a,b)_解ax=b的x

计算矩阵的逆/伪逆

求范数

x_norm=np.linalg.norm(
    x, 
    ord=None, 
    axis=None, 
    keepdims=False)

以上是关于numpy笔记 linalg的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章