Lineare Algebra scipy
Scipy.Linalg
Die Scipy Library of Python Programing Language bietet ein Linalg -Submodul, um schnelle lineare Algebra -Funktionen auszuführen. Das Linalg-Submodul akzeptiert ein zweidimensionales Array und gibt das gleiche zweidimensionale Array zurück. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen, die mit linearen Algebra -Gleichungen verwendet werden können. Gehen wir mit dem Beispielabschnitt fort, um Beispiele zu sehen und zu erfahren, wie lineare Algebra -Gleichungen mit dem scipy Linalg -Modul in der Python -Programmiersprache gelöst werden.
Beispiel 1:
Das Linalg -Modul liefert die Funktion "Lösung", die die lineare Algebra -Gleichung löst. Die Gleichungen werden dem Linalg gegeben.Lösen Sie die Funktion, um die Gleichungen automatisch zu berechnen. Der Linalg.Lösende Funktion berechnet die Gleichungen und gibt die Werte unbekannter Variablen zurück. Die Syntax des Linalgs.Lösen Sie die Funktion lautet wie folgt:
Die Parameter A und B repräsentieren die lineare Matrixgleichung in Form von Arrays. Die Werte in Array A geben die Werte der Gleichungen auf der linken Seite und die Werte in Array B die Werte auf der rechten Seite der Gleichung dar. Betrachten wir ein Beispiel für den Linalg.Lösen Sie die Funktion, um zu verstehen, wie die Lösungsfunktion mit den Gleichungen funktioniert. Siehe den hier beigefügten Beispielcode:
Die Numpy -Bibliothek wird dem Programm als NP hinzugefügt, sobald die Scipy -Bibliothek und ihr Linalg -Modul importiert wurden. Danach werden zwei Arrays A und B mit Werten der Gleichungen deklariert. Beide Arrays werden an den Linalg übergeben.Lösen Sie die Funktion, um die Werte des x und y der Gleichung zu erhalten. Um Ihnen zu verstehen, ist die tatsächliche lineare Algebra -Gleichung unten angegeben:
5x + 7y = 4
2x + 3y = 8
Wenn Sie diese Gleichungen lösen, erhalten Sie die folgenden Werte von x und y:
Beispiel 2:
Das erste Beispiel war sehr einfach und enthielt nur 2 Gleichungen, die vom linearen Algebra -System gelöst werden sollen. In diesem Beispiel haben wir eine andere Gleichung eingeschlossen, die durch die lineare Algebra -Gleichung gelöst werden muss. Das 3-dimensionale Array wird als Eingabe bereitgestellt, um alle Werte der Gleichungen bereitzustellen. Schauen wir uns den Beispielcode an, um zu verstehen, wie der Linalg.Lösen Sie die Funktion mit drei linearen Algebra -Gleichungen. Der Code ist unten angegeben, schauen Sie sich an:
In diesem Beispiel haben wir die folgenden Gleichungen bereitgestellt, die vom Linalg gelöst werden sollen.Funktion lösen:
5x + 7y + 9z = 4
2x + 3y + 5z = 8
x + 2y + 7z = 12
Die folgenden Werte von x, y und z werden mit dem Linalg berechnet.Funktion lösen:
Beispiel 3:
Berechnen wir die Umkehrung einer Matrix mit dem Linalg -Modul der Scipy -Bibliothek. In diesem Beispiel werden wir die inverse Funktion demonstrieren, die für lineare Algebra -Gleichungen verwendet werden soll. Die Syntax des Linalgs.Die Inv -Funktion ist wie folgt:
Der Parameter X repräsentiert die Matrix, die bereitgestellt werden soll, um das Inverse zu finden. Betrachten Sie das folgende Beispiel, das zeigt, wie die Inv -Funktion mit der Matrix funktioniert, um die Umkehrung der Matrix zu berechnen. Siehe den Beispielcode unten:
Auch hier sind die Scipy- und Numpy -Bibliotheken im Programm enthalten, um ihre entsprechenden Funktionen zu verwenden. Die inverse Funktion wird von der Scipy Library und ihrem Linalg -Modul bereitgestellt. Die folgende Matrix wird der Inv -Funktion so bereitgestellt, damit ihre Umkehrung berechnet werden soll:
[5 7 9]
[2 3 5]
[1 2 7]
Die Umkehrung der von der Inv -Funktion berechneten Matrix lautet wie folgt:
Beispiel 4:
Eine weitere Funktion der linearen Algebra ist die Determinante. In diesem Beispiel werden wir lernen, wie man die Determinante einer Matrix mit dem Linalg -Modul der Scipy -Bibliothek berechnet. Die Scipy -Bibliothek bietet eine DET -Funktion zur Berechnung der Determinante der angegebenen Matrix. Hier haben wir eine 2 x 2 Matrix gegeben, um ihre Determinante zu finden.
Die Scipy- und Numpy -Bibliotheken sind im Programm enthalten, damit die Array- und DET -Funktionen mit den linearen Algebra -Gleichungen verwendet werden können. Die folgende Matrix ist unten angegeben, die der DET -Funktion zur Verfügung gestellt wird:
[5 7]
[2 3]
Die Determinante der gegebenen Matrix wird vom Linalg berechnet.Die DET -Funktion ist wie folgt:
Beispiel 5:
Eine weitere Funktion der linearen Algebra ist Pseudo -Umkehrung, die durch die Skipie bereitgestellt wird.Linalg -Modul. Die PINV -Funktion wird hier verwendet, um die Pseudo -Umkehrung der angegebenen Matrix zu finden.
Beachten Sie, dass die Scipy -Bibliothek und ihr Linalg -Modul in das Programm importiert wurden und dann die Numpy -Bibliothek als NP in das Programm enthalten ist. Eine 2 x 2 -Matrix wurde deklariert und an die PINV -Funktion übergeben, und der berechnete Pseudo -inverse Wert der angegebenen Matrix wurde am Terminal mit dem Druckbefehl gezeigt. Siehe das Ergebnis unten:
Abschluss
Dieser Leitfaden widmet sich der Erforschung der linearen Algebrafunktionen der Scipy Library. Die Scipy Library bietet das Linalg -Modul, das verschiedene Funktionen mit linearen Algebra -Gleichungen verwendet. Die Funktionen der Funktionen inv, det, lösen und pinv der Scipy Library und des Linalg -Moduls werden mit Hilfe von Beispielen erläutert. Um die Arbeit des Linalg -Moduls besser zu verstehen, können diese Beispiele repliziert und gemäß den Anforderungen geändert werden.