numpy.linalg 模块包含线性代数的函数。使用这个模块，可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。
一、计算逆矩阵
线性代数中，矩阵A与其逆矩阵A ^(-1)相乘后会得到一个单位矩阵I。该定义可以写为A *A ^(-1) =1。numpy.linalg 模块中的 inv 函数可以计算逆矩阵。
1) 用 mat 函数创建示例矩阵
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
A = np.mat("0 1 2;1 0 3;4 -3 8")2)用 inv 函数计算逆矩阵
inverse = np.linalg.inv(A)
print("inverse of A\n", inverse)运行结果如下：
A
[[ 0 1 2]
[ 1 0 3]
[ 4 -3 8]]
inverse of A
[[-4.5 7. -1.5]
[-2. 4. -1. ]
[ 1.5 -2. 0.5]]3）可能通过原矩阵和逆矩阵相乘的结果来验证
print ("Check\n", A * inverse) #验证计算，原矩阵和逆矩阵相乘的，单位矩阵结果：
Check
[[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]]二、求解线性方程组
线性议程组 Ax=b
1)分另创建矩阵A和数组b
A = np.mat("1 -2 1;0 2 -8;-4 5 9") #用mat()函数创建示例矩阵
print("A\n", A)
b = np.array([0, 8, -9])2)用solve(A, b)解出x，用dot()函数进行验证，并打印
print("Eigenvalues", np.linalg.eigvals(A))
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)
print( "First tuple of eig", eigenvalues)
print(" Second tuple of eig\n", eigenvectors)四、奇异值分解
奇异值分解，是一种因子分解运算，将一个矩阵分解为3个矩阵的乘积。奇异值分解是特征值分解一种推广。在 numpy.linalg 模块中的svd()函数可以对矩阵进行奇异值分解。该函数返回3个矩阵——U、Sigma和V，其中U和V是正交矩阵，Sigma包含输入矩阵的奇异值（计算出来结果可能是虚数）。
U, Sigma, V = np.linalg.svd(A, full_matrices=False)# 用svd() 函数分解矩阵
print ("U:",U)
print ("Sigma:",Sigma)
print ("V:", V)
print ("Product\n", U * np.diag(Sigma) * V) #用diag函数生成完整的奇异值矩阵五、广义
pinv 函数进行求解，计算广义逆矩阵需要用到奇异值分解函数pinv()，行列式计算用np.linalg中的函数det()：
#使用pinv函数计算广义逆矩阵:
A = np.mat("4 11 14;8 7 -2")
pseudoinv = np.linalg.pinv(A)
print("Pseudo inverse:\n", pseudoinv)
#计算矩阵的行列式
print("\n")
B = np.mat("3 4;5 6")
print("Determinant:", np.linalg.det(B))全部代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
A = np.mat("0 1 2;1 0 3;4 -3 8") #用mat()函数创建示例矩阵
print ("A\n",A)
inverse = np.linalg.inv(A) #用inv()函数计算逆矩阵
print("inverse of A\n", inverse)
print ("Check\n", A * inverse) #验证计算，原矩阵和逆矩阵相乘的，单位矩阵
# 求解线性方程组
A = np.mat("1 -2 1;0 2 -8;-4 5 9") #用mat()函数创建示例矩阵
b = np.array([0, 8, -9])
x = np.linalg.solve(A, b)
print("Solution", x)
print("Check\n", np.dot(A , x)) #用dot()函数检查求得的解是否正确
#特征值和特征向量
print("Eigenvalues", np.linalg.eigvals(A)) #eigvals函数可以计算矩阵的特征值
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A) #用 eig 函数求解特征值和特征向量
print( "First tuple of eig", eigenvalues)
print(" Second tuple of eig\n", eigenvectors)
#奇异值分解
U, Sigma, V = np.linalg.svd(A, full_matrices=False)# 用svd() 函数分解矩阵
print ("U:",U)
print ("Sigma:",Sigma)
print ("V:", V)
print ("Product\n", U * np.diag(Sigma) * V) #用diag函数生成完整的奇异值矩阵
#使用pinv函数计算广义逆矩阵:
A = np.mat("4 11 14;8 7 -2")
pseudoinv = np.linalg.pinv(A)
print("Pseudo inverse:\n", pseudoinv)
#计算矩阵的行列式
print("\n")
B = np.mat("3 4;5 6")
print("Determinant:", np.linalg.det(B))运行结果：
本篇介绍了一些numpy.linalg 模块中常用的函数，
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
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我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
我想在一个没有Sass引擎的类中使用Sass颜色函数。我已经在项目中使用了sassgem，所以我认为搭载会像以下一样简单:classRectangleincludeSass::Script::FunctionsdefcolorSass::Script::Color.new([0x82,0x39,0x06])enddefrender#hamlengineexecutedwithcontextofself#sothatwithintemlateicouldcall#%stop{offset:'0%',stop:{color:lighten(color)}}endend更新:参见上面的#re
我正在尝试用ruby中的gsub函数替换字符串中的某些单词，但有时效果很好，在某些情况下会出现此错误？这种格式有什么问题吗NoMethodError(undefinedmethod`gsub!'fornil:NilClass):模型.rbclassTest"replacethisID1",WAY=>"replacethisID2andID3",DELTA=>"replacethisID4"}end另一个模型.rbclassCheck 最佳答案 啊，我找到了!gsub!是一个非常奇怪的方法。首先，它替换了字符串，所以它实际上修改了
我有一些代码在几个不同的位置之一运行:作为具有调试输出的命令行工具，作为不接受任何输出的更大程序的一部分，以及在Rails环境中。有时我需要根据代码的位置对代码进行细微的更改，我意识到以下样式似乎可行:print"Testingnestedfunctionsdefined\n"CLI=trueifCLIdeftest_printprint"CommandLineVersion\n"endelsedeftest_printprint"ReleaseVersion\n"endendtest_print()这导致:TestingnestedfunctionsdefinedCommandLin
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
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