Page 143 - 6734

[(1, 10., 'a') (2, 20., 'b')]
[(1, 10., 'a')]
numpy.linalg – лінійна алгебра

Модуль містить базові інструменти лінійної алгебри: для
декомпозиції матриць, розрахунку власних значень, визначника,
норми матриці, розв’язування систем лінійних рівнянь та
інвертування матриць. У прикладі також показано відмінність типів
matrix і ndarray. Модуль scipy.linalg містить функції
numpy.linalg та деякі додаткові функції [14, 25], але може бути
швидшим.

import numpy as np
A = np.matrix([[3, 1], [1, 2]]) # матриця
print A*A # множення матриць

print np.linalg.det(A) # визначник матриці (якщо не
0, то існує обернена матриця до A)

W,V=np.linalg.eig(A) # власні значення і власні
вектори
print W[0],V[:,0] # перше власне значення і
відповідний власний вектор
print A*V[:,0] - W[0]*V[:,0] # перевірка
A*V[:,i]=W[i]*V[:,i]

# розв'язування систем лінійних рівнянь AX=B (A,B -
матриці)
A = np.matrix([[3, 1], [1, 2]]) # матриця
B = np.matrix([[9], [8]]) # матриця
X = np.linalg.solve(A, B) # розв'язати систему
# X = A**(-1)*B # або шляхом інвертування матриці A
# A*X-B # перевірка (нульова матриця)
print X

142