关于：linalgの话题！

张3 发布于 2026-09-28
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Numpy的线性代数模块提供了解决特征值与特征向量问题的解决方案，包括numpy.linalg.eig()和numpy.linalg.eigh()两种方法。这两种方法之间的主要区别在于应用范围：eig()方法适用于所有一般矩阵的特征值和特征向量计算，而eigh()方法则专门针对对称矩阵，能够更高效准确地进行计算。需要注意的是，eigh()...

Numpy学习打卡task04

张3 发布于 2026-09-28
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对矩阵进行奇异值分解是将矩阵表示为三个矩阵的乘积，这三个矩阵分别是左奇异向量矩阵、对角矩阵和右奇异向量矩阵。Python中的numpy库提供了numpy.linalg.svd()函数进行此操作。例如，以下程序展示了如何使用numpy.linalg.svd()函数对矩阵进行奇异值分解：python import numpy as np A ...

Python求解特征值与特征向量

张3 发布于 2026-09-28
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在numpy.linalg模块中：eigvals()计算矩阵的特征值eig()返回包含特征值和对应特征向量的元组参考代码：importnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,4]])#示例矩阵A1=np.linalg.eigvals(a)#得到特征值A2,B=np.linalg.eig(a)#其中A2也是特征值，B为特...

python多元线性回归怎么计算?

张3 发布于 2026-09-28
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在numpy.linalg模块中：eigvals() 计算矩阵的特征值 eig() 返回包含特征值和对应特征向量的元组参考代码：import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) # 示例矩阵 A1 = np.linalg.eigvals(a) # 得到特征值 A2,B = np.linalg...