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原文链接：https://www.guofei.site/2017/07/05/numpylinalg.html
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总结
| 函数 |
说明 |
| diag |
(输入是2维时)对角线(第k个)转1维阵 |
| diag |
(输入是1维时)一维阵转对角阵 |
| dot |
矩阵乘法 |
| matrix_power(arr1, n) |
n次方，n是正/负/零整数 |
| trace |
对角线元素和 |
| det |
对应行列式值 |
| eig |
特征值和特征向量 |
| inv |
矩阵的逆 |
| pinv |
矩阵的Moore-Pwnrose伪逆 |
| qr |
QR分解 |
| svd |
SVD分解 |
矩阵运算
import numpy as np
arr1 = np.random.uniform(0, 1, size=(3, 3))
arr2 = np.random.uniform(0, 1, size=(10, 1))
# 矩阵对应的行列式的值
A = np.linalg.det(arr1)
# 矩阵的转置
arr1.T
# 矩阵的逆
np.linalg.inv(arr1)
# 矩阵乘法
np.dot(arr1, arr2)
# 注意，这里的a,b必须是多维的，否则返回的是內积（对应项相乘）
# 矩阵的点积
a * b
# 矩阵的次方
np.linalg.matrix_power(arr1, n=3)
# n是正/负/零整数
# 矩阵的特征值特征向量
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(arr1)
# 矩阵的秩
np.linalg.matrix_rank(a)
数据清洗
np.where
np.argwhere(name_data) # 矩阵中，非零元素的坐标
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