Python 线性代数是一个强大的工具，用于处理数学和科学问题。在 Python 中，我们可以使用 NumPy 库来执行线性代数运算。

NumPy 库简介

NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础库之一。它提供了大量的数学函数和工具，包括线性代数运算。

线性代数运算

以下是一些常见的线性代数运算：

  • 矩阵乘法：使用 numpy.dot() 函数。
  • 矩阵求逆：使用 numpy.linalg.inv() 函数。
  • 特征值和特征向量：使用 numpy.linalg.eig() 函数。

示例

假设我们有两个矩阵 A 和 B：

import numpy as np

A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])

我们可以使用以下代码来计算它们的乘积：

result = np.dot(A, B)
print(result)

输出结果为：

[[19 22]
 [43 50]]

扩展阅读

想要了解更多关于 NumPy 和线性代数的知识，可以访问我们的 NumPy 教程。

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