可用於儲存與處理大型矩陣,其中包含的各種函式可用於矩陣計算與求解
練習:
生成練習所需要的矩陣,矩陣a中均為高斯元素,矩陣b為toeplitz矩陣,toeplitz矩陣介紹如下:
通過橫向賦值,對矩陣b的按行進行賦值來生成toeplitz矩陣。(矩陣的首個元素取列向量的首元素)
a.t可以對矩陣進行轉置(注意沒有括號),矩陣可以與某個給定數進行加減法,矩陣之間可以直接進行加減,矩陣間乘法用numpy.matmul()
numpy.linalg.solve(矩陣b, 向量b),返回值即為所求x
numpy.linalg.norm(矩陣,型別) 型別為「fro」即求frobenius norm,np.inf為無窮,即求infinity norm
numpy.linalg.svd(矩陣) 可進行奇異值分解,中間的返回值為奇異值的array
numpy.linalg.eig(矩陣) 可用於求特徵值與特徵向量,返回值為特徵值的array和對應特徵向量的array,按下標對應
根據迭代求特徵值的特性,首項即為最大特徵值,列表長度為迭代次數
左中右分別為n,p,最大特徵值,可以看出最大特徵值 ≈ n * p
numpy.argmin()會返回矩陣中的最小值,類似於min(),但操作物件是array
先用矩陣減去給定值並取絕對值,則當前矩陣的每一項為該項與給定值差的絕對值,即該值最小的那一項是矩陣中最接近給定值的那一項
正確性檢驗通過
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POJ 百練1001 提示與參考
poj不提供後台的測試資料,但是這道題的測試資料很可能包含 10.0 0.01.1 0.1這類資料。實現的方法 1 先實現長整數的乘法 不細說 2 在實現在結果中新增小數點 分三種情況,小數字數k 0,k 整數數字m,k m。心得 這道題不要太計較程式的速度,因為資料的量相比計算機的計算能力還是較小...